AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「WikipediaのデータでAIを学習させるべきだ」と言われまして。しかし、中国の検閲の話を聞いて、どこまで信用して良いのか分かりません。要するに、検閲されたデータで学習したモデルはまずいということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、検閲がかかった百科事典を主要な学習データにすると、モデルが世の中や政治、歴史について歪んだ見方を学んでしまう可能性が高いんですよ。
それは経営的にはまずいですね。具体的に何がどう違うのかを知りたいです。現場に入れる前にリスクが分かれば判断しやすい。
具体例で考えますよ。検閲された百科事典は特定の出来事や人物に対する記述を削ったり、言葉の使い方を整えるため、ある概念と形容詞の結び付きが弱まったり強まったりします。これが「word embeddings（word embeddings、埋め込み表現）」に反映されると、AIはその偏った結び付きで判断してしまうんです。
なるほど。これって要するに、学習データが偏っていると製品自体が偏見を持ってしまうということでしょうか？
その通りです。ポイントは三つです。第一に、training data（training data、学習データ）の出どころを確認すること。第二に、自然言語処理（NLP、Natural Language Processing、自然言語処理）で用いる前処理が検閲の影響を取り除けるかの検証。第三に、下流アプリケーションでの挙動を実際にテストすることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果の観点から聞きたいのですが、検閲の影響を調べるためにどれくらいコストがかかりますか。うちのような中小が手を出すべき話でしょうか。
費用対効果は業務の重要度次第です。まずは小さな検査から始めて、最小限のサンプルでword embeddingsの偏りを可視化するだけなら、大きな投資は必要ありません。検出された偏りが業務上の意思決定に関わるなら、追加投資を検討すれば良いのです。
現場での実務に直接結びつけるにはどうすればいいですか。例えば問い合わせ対応や社内ドキュメント検索で誤った結び付きが出たら困ります。
まずは業務に直結するシナリオを三つ選びましょう。問い合わせの自動分類、検索のランキング、FAQ生成です。これらで学習データの語彙的結び付きが誤った挙動につながるかを試験すれば、優先度を明確にできますよ。
なるほど、まずは小さく試すということですね。最後に一つだけ確認させてください。要するに、データの出所と偏りをチェックして、業務に影響があるかを小さな実験で見極めれば良い、という理解で間違いないですか？
その理解で完璧ですよ。要点は三つ、データの出所確認、偏りの可視化、業務シナリオでの実証です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉で整理します。検閲された百科事典をそのまま学習データにするとAIが偏った見方をする恐れがある。まずはデータの出自を確認し、簡単な可視化で偏りを見て、業務上の影響があるか小さな実験で確かめる。これで進めます。
