AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「提示バイアスを直さないと次のモデルはダメです」と聞かされまして、正直ピンと来ないのですが、要するに何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、今のシステムが表示したものに対するユーザー反応だけを学習していると、本来のニーズが見えなくなってしまうんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それはつまり、表示の仕方が悪いとユーザーの行動が偏ってしまい、結果として学習データも偏るという話ですか。現場に入れても効果が出るか不安でして、投資対効果が見えません。
よくある懸念ですね。今回の論文は、見えていないラベル（ユーザーが触れていない選択肢に対する反応）を、因果の考え方で『反事実的に補う』方法を示しています。要点を三つにまとめますよ。まず、見えているデータだけでなく、見えていない部分を推定して補填すること、次にマルチモーダルなデータにも適用できること、最後に実験で性能向上を示していることです。
これって要するに、表示されなかった選択肢に対する”もしも”の反応を人工的に作って学習データに加えるということですか？
まさにその通りです。難しい言い方をすると”counterfactual labels”を生成して補うのですが、身近な例で言えば、店頭で売れなかった商品に対して『もし並べていたら売れたかどうか』を推測してデータに加えるようなイメージですよ。
なるほど。ただし現場は人手不足で、システムを大幅に変える余力がありません。導入コストや誤った補填が生むリスクはどう考えればいいですか。
ごもっともです。投資対効果の観点では、まず小さなパイロットで表示の一部をランダム化し、そのデータで反事実生成モデルを検証するのが現実的です。最小の変更で得られる改善を確認し、次に段階的に適用範囲を広げるのが安全な進め方ですよ。
ランダム化して検証する、分かりやすい。現場に説明するときは何を伝えれば良いでしょうか、現場は技術的な話は苦手です。
現場向けの説明は三点でいいですよ。まず、今のデータは見えている分だけで判断している点、次に見えていない部分を推測して補うことで判断が安定する点、最後に初めは小規模で効果を確かめる点です。大丈夫、一緒に進めれば確実に成果が出せますよ。
分かりました。では私なりに整理します。見えていない選択肢の反応を推定して学習データに入れることで、モデルの偏りを減らし、段階的に導入してリスクを管理する、という理解で合っていますでしょうか。ありがとうございました、拓海先生。
