Data Governance

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低リソース言語における自動モデレーションの植民地主義的偏向とシステム的課題(Think Outside the Data: Colonial Biases and Systemic Issues in Automated Moderation Pipelines for Low-Resource Languages)

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「現地言語でのモデレーションが重要だ」と言うのですが、正直ピンと来ません。要は英語でやれば問題ないのではないか、というのが率直な感想です。これって本当に経営判断として投資する価値がある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整

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臨床研究におけるオープンデータ共有と参加者プライバシーの再考 — Open Data Sharing in Clinical Research and Participants Privacy: Challenges and Opportunities in the Era of Artificial Intelligence

田中専務拓海先生、最近社内で「臨床データをオープンにすべきだ」という話が出ましてね。ただ、うちの現場では参加者のプライバシーが心配で誰も踏み切れない、と。要するに安全にデータを共有する方法があるのかを教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しまし

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北欧・バルト地域のフェデレーテッド医療データネットワークの構築(Implementing a Nordic-Baltic Federated Health Data Network: a case report)

田中専務拓海さん、最近うちの部下が「フェデレーテッド」だの「データガバナンス」だの言ってまして、何だかよく分からないんです。要するに何ができるようになるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、分かりやすく整理しますよ。フェデレーテッドネットワークはデータを一か所に

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表形式データに対する難度指標に基づく標的的合成データ生成(Targeted synthetic data generation for tabular data via hardness characterization)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「合成データを使えばモデルが強くなる」と言われまして、正直何を信じればよいか分かりません。今回の論文はどんな話なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は、表形式のデータ(いわゆるテーブルデータ)に対して、ただ合成デー

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バイアス増幅に関する有効理論(AN EFFECTIVE THEORY OF BIAS AMPLIFICATION)

田中専務拓海先生、最近、部下から「モデルが偏りを増幅する」と言われて困っています。これって実務でどう注意すれば良いのでしょうか。まずは要点だけ教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!一言で言うと、データの偏りがモデル設計によって大きく増幅されることがあり、その仕組

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大規模モデルの堅牢化と実運用性の向上(Robustification and Practicality of Large Models)

田中専務拓海先生、最近のAIの論文がすごいという話は聞くのですが、うちの現場で何が変わるのかピンと来ません。まずは全体像を簡単に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫ですよ、一つずつ整理していきましょう。今回の論文は大規模モデルを実務で使う際の堅牢性と運用し