1 AI 脅威論：概念編
1.1 カーツワイルの言う「シンギュラリティ」
1.2 ボストロムの言う「超知能」
1.3 ユヴァル・ノア・ハラリの言う「ホモ・デウス」
　1.3.1 狩猟採集経済の時代
　1.3.2 農業経済の時代
　1.3.3 人間至上主義の時代
　1.3.4 アルゴリズムとデータ至上主義の時代
　1.3.5 近代的自己の概念の崩壊
　1.3.6 利己的なデータ
1.4 意識とデータ
　1.4.1 生命体はデータ処理するアルゴリズムか？
　1.4.2 意識と知能
　1.4.3 養老孟司の見方
　1.4.4 記号接地問題とフレーム問題
1.5 無用者階級の存在意義
　1.5.1 生物的多様性の確保
　1.5.2 文化的多様性の確保
　1.5.3 民主主義と自由主義
　1.5.4 陰鬱な未来

2 AI 脅威論：現実編
2.1 知的な職業が危ない
2.2 AI に脅かされないと言われている職業は本当に大丈夫か
　2.2.1 データ依存の仕事
　2.2.2 AI をビジネスで活用する仕事
　2.2.3 AI とビジネスの橋渡しの仕事
　2.2.4 AI の動作や結果を説明する仕事
　2.2.5 人間対応の仕事
　2.2.6 AI を導入しても経済的でない仕事
　2.2.7 AI システムを開発する仕事
　2.2.8 人間に対して責任を負う仕事
　2.2.9 その他の職業
2.3 職業が奪われた後のこと
　2.3.1 ベーシックインカム
　2.3.2 忘れられる技能
2.4 本章の最後に

3 AI 技術の簡略史
3.1 AI と IA
3.2 最初の夏と冬
　3.2.1 ダートマス会議
　3.2.2 第1次AIブーム：論理学を基礎にするAI
　3.2.3 1回目の冬の時代：基礎ツール開発の時代
3.3 二度目の夏と冬
　3.3.1 エキスパートシステム
　3.3.2 エキスパートシステムの問題点
　3.3.3 論理学を基礎に置くAIの挫折
　3.3.4 2回目の冬の時代：インターネットとデータ
3.4 三回目の夏
　3.4.1 第3次AIブームその1：機械学習とデータマイニング
　3.4.2 第3次AIブームその2：深層学習
　3.4.3 深層学習の先行きは不透明
3.5 ロボットにおける包摂アーキテクチャの提案
3.6 未解決問題
　3.6.1 記号接地問題
　3.6.2 フレーム問題
　3.6.3 人間は解いているのか？
　3.6.4 不都合な現実
3.7 今やらなければいけないこと
A.1 付録 AIの仕組みの詳細説明

4 AI の不都合な現実
4.1 フラッシュクラッシュ
　4.1.1 異常状態の予測検知システム
4.2 プロファイリング
　4.2.1 企業内名寄せ処理
　4.2.2 組織をわたる名寄せ
　4.2.3 サービス差別化
　4.2.4 ランキング
　4.2.5 不正確なプロファイリング
　4.2.6 プロファイリングに対する法制度
　4.2.7 追跡拒否
　4.2.8 忘れられる権利
4.3 プライバシー保護
　4.3.1 技術的解決策
　4.3.2 仮名化
　4.3.3 匿名化
　4.3.4 副作用：濡れ衣
　4.3.5 制度的解決策：同意
4.3.6 オプトアウトとAI エージェント
4.3.7 同意の非対称性
4.3.8 気を許すと危ないケース：家族
4.3.9 気を許すと危ないケース：コンパニオン・ロボット
4.3.10 気を許すと危ないケース：IoT
4.3.11 グループ・プライバシー
4.3.12 プライバシーの個人性
4.3.13 プライバシー暴露能力を人工知能の能力として持つべきか
4.4 インターネット中世の暗黒時代
　4.4.1 フィルターバブル
　4.4.2 フェイクニュース
4.5 軍事利用
　4.5.1 AI の倫理との関係
　4.5.2 自律型AI兵器
4.5.3 グループをなす自律AI兵器
4.5.4 戦争の倫理
4.5.5 AI 倫理指針との関係
4.5.6 デュアルユース
4.5.7 軍事用から民生用への流れ
4.5.8 民生用から軍事用への流れ
4.5.9 軍事用と民生用の境界の曖昧化

5 AI 倫理の目指すもの
5.1 透明性と説明可能性
　5.1.1 透明性 (Transparency)
5.1.2 説明可能性 (Explainability)
5.2 アカウンタビリティ
5.3 トラスト
　5.3.1 医師の例
5.3.2 AI のトラスト
5.4 フェアネス
　5.4.1 公平性
5.4.2 バイアス再考
5.4.3 アンフェア
5.5 AI 倫理の将来向かう方向
5.6 最後に
A.2 付録 各倫理指針の項目の要約