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新しい科学技術がもたらす倫理的・法的・社会的課題のこと。AIやゲノム研究などの先端技術の開発・応用にあたって、技術面だけでなくこれらの課題を事前に検討する必要がある。

新しい科学技術やAIの研究開発・社会実装に伴って生じる、倫理的・法的・社会的な課題の総称。AIの公平性・プライバシー・雇用への影響など、技術の進展がもたらす社会的影響を多角的に検討する枠組みである。

新しい科学技術を研究開発し社会に実装するときに生じる、技術的な課題以外の倫理的・法的・社会的な課題の総称。もとはヒトゲノム研究で使われた概念で、現在はAIやデータ利活用でも、プライバシー、差別や偏り、責任の所在、雇用への影響などを開発の初期段階から検討することを求める考え方として用いられる。

2019年に日本政府が策定した、AI社会の基本原則。「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続性ある社会」の3つの基本理念と、人間中心・教育リテラシー・プライバシー確保・セキュリティ確保・公正競争確保・公平性説明責任透明性・イノベーションの7原則を定めている。

2024年に総務省・経済産業省が策定した、AI事業活動に関わる事業者（AI開発者・AI提供者・AI利用者）が遵守すべきガイドライン。人間中心のAI社会原則を土台に、安全性・公平性・プライバシー保護・セキュリティ確保・透明性・アカウンタビリティなど10の共通指針を示している。

AIシステムを安全かつ倫理的に開発・運用するためのアプローチおよび原則の総称。公平性、信頼性と安全性、プライバシーとセキュリティ、包括性、透明性、アカウンタビリティを主要な柱とし、AIによる偏見や差別の排除、説明可能性の確保、人間による監視・制御の維持を重視する考え方である。

2019年にEU（欧州委員会）のハイレベル専門家グループが策定した、信頼できるAIが満たすべき倫理的要件を示すガイドライン。信頼できるAIは合法的・倫理的・堅固であるべきとし、人間の活動と監視、堅固性と安全性、プライバシーとデータガバナンス、透明性、多様性・非差別・公平性、社会・環境福祉、説明責任の7要件を定めている。EU AI法の基盤となった。

AIシステムの企画・開発・導入の際に、公平性、透明性、プライバシー、安全性、人権などへの影響を事前に評価し、リスクを減らす対策を決める取組み。チェックリストや影響評価の様式を使って関係者が評価し、運用を始めた後も定期的に見直す。

米国に本部を置く電気電子学会IEEEが、自律的・知的なシステムの設計で人間の幸福を優先するための指針としてまとめた文書。人権、ウェルビーイング、データに対する本人の主体性、透明性、説明責任などの原則を示し、2019年に初版を公表した。AI倫理に関するIEEE 7000シリーズの規格づくりの基になった。