[本文]

国名:
米国
公開機関:
国立科学財団(NSF)
元記事公開日:
2021/02/10
抄訳記事公開日:
2021/04/13
元記事の言語:
英語

NSFとAmazonが、人工知能(AI)の公平性を高めるために協力

NSF and Amazon collaborate to advance fairness in AI

本文:

2021年2月10日付の国立科学財団(NSF)による標記発表の概要は以下のとおり。

人工知能(AI)分野は急速に変化しており、この技術が公平で、透明性があり、説明責任があり、包摂的で、すべての人にとって有益であることを確保するための方法を理解することが重要である。NSFは、機械学習(ML)の理論的基礎からAIの社会的・経済的影響に至るまで、あらゆるものを調査して、これらの困難な質問への答えを求める大学研究への政府投資を主導している。この基礎研究は新しい知識を解き放つと同時に、業界の利害関係者とのパートナーシップにより、AIシステムの公平性に関する重要な質問に答える能力を高めることができる。実際のシステムに新しい概念と方法を組み込むことで、社会的問題の解決との関連性が確保される。

NSFとAmazonは、社会が直面している大きな課題への取り組みに用いることのできる、信頼できるAIシステムの構築を目的として、AIの公平性に焦点をあてた計算研究を共同でサポートする。本年度のプロジェクトでは、次を含む、様々なAIトピックをカバーしている。

  • 理論的およびアルゴリズム的基盤
  • AIシステムとの人間の相互作用の原則
  • 自然言語理解やコンピュータービジョンなどの技術
  • 採用判断、教育、刑事司法、社会福祉などのアプリ

2021年度の「AIの公平性」プログラム(Program on Fairness in Artificial Intelligence)の受賞プロジェクトには、以下が含まれる。

  • 人間参加型機械学習の公平性
  • 公共部門におけるアルゴリズム・イン・ザ・ループ意思決定のためのエンド・ツー・エンドの公平性
  • 医学における公正なAIの基礎:患者属性の公正使用の確保
  • MLバイアス検出を目的としたクラウド監査の編成
  • 人事選考の構造的バイアスに対処するためのMLの使用
  • 適応的でインタラクティブな事後説明
  • 司法へのアクセス改善による公平性向上のためのAI使用
  • 公共政策における公正なAI:公正な社会的成果実現に向けた、教育、刑事司法、保健福祉サービスへのML適用
  • コンピュータ・ビジョン・システムの全体的なバイアス軽減
  • 一般的な画像表現のバイアスの測定と軽減
  • 言語技術における格差の定量化と是正

[DW編集局+JSTワシントン事務所]