蒸留の後に残るもの — 知識移転が公平性とバイアスに与える影響

(What’s Left After Distillation? How Knowledge Transfer Impacts Fairness and Bias)

田中専務

拓海先生、最近部下から「モデルを蒸留して軽くしろ」と言われまして、蒸留って要するに精度を落とさずに小さくする技術ですよね？導入する価値ってありますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。まず結論だけ端的に言うと、蒸留はモデルを軽くするだけでなく、クラスごとの性能や公平性にも影響を与えるんです。

田中専務

公平性に影響するとは、具体的にはどんなリスクがあるんでしょうか。現場に入れてから問題になるのが何より怖いのです。

AIメンター拓海

いい質問です。要点を三つで整理しますよ。1つ目、蒸留は全体精度を保てても特定のクラスの正答率が変わることがある。2つ目、温度という調整項目でその影響が強まることがある。3つ目、結果として属性別の公平性指標が改善したり悪化したりする可能性があるのです。

田中専務

これって要するに、見た目の成績が変わらなくても裏側で得意・不得意が偏る可能性があるということですか？

AIメンター拓海

その通りです！素晴らしい着眼点ですね。要するに外見の総合点（全体精度）と内部の分布（クラスごとの精度や属性別の公平性）は別物であり、蒸留はその分布を動かすことがあるんです。

田中専務

投資対効果の観点では、どの段階で検証すれば良いですか。現場でクレームになる前に何を見ておけば安心できますか。

AIメンター拓海

良い視点です。まずは小さな実験でクラス別精度（class-wise accuracy）と公平性指標、具体的にはDemographic Parity Difference (DPD) — デモグラフィック・パリティ差とEqualized Odds Difference (EOD) — イコライズド・オッズ差を測ることを勧めます。完了後にコストと効果を比較して導入判断すれば投資効率が高まりますよ。

田中専務

温度というのは操作で変えられるのですか。具体的に何をチューニングする感じですか。

AIメンター拓海

はい、温度は蒸留時に教師モデルの出力の“柔らかさ”を調整するハイパーパラメータです。言い換えれば教師の示す確信度を薄めたり強めたりする調味料のようなもので、値を上げると蒸留後の公平性が改善される傾向が観察されているのです。ただし極端な値は逆効果になる場合があります。

田中専務

実運用のチェックリストみたいなものを教えてください。手早く現場で見られる指標が欲しいのです。

AIメンター拓海

いいですね、忙しいあなた向けに要点を三つで示します。1つ目、全体精度だけでなくクラス別精度を確認すること。2つ目、属性別のDPDとEODを比較すること。3つ目、温度を複数値で試し性能と公平性のトレードオフを可視化すること。これだけで危険をかなり減らせますよ。

田中専務

分かりました。では結局、導入しても安全かどうかはテスト次第ということですね。自分の言葉で確認しますと、蒸留はモデルを小さくできるが、クラスごとの得失や属性別の公平性に影響するので、温度を含めた評価を事前にして投資判断する、という流れでよろしいですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。素晴らしい整理です。私が一緒に最小限の実験設計を作りましょう。大丈夫、やれば必ずできますよ。