Ethics

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ゼロショット関係抽出の本質を掴む:大型言語モデルの調整(Grasping the Essentials: Tailoring Large Language Models for Zero-Shot Relation Extraction)

田中専務拓海先生、最近若手から「ゼロショット関係抽出が有望だ」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、要するに何が変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この研究は「関係の定義」を自然言語で示すだけで、大型言語モデル(Large

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言語モデル埋め込みに潜在する人間のウェルビーイングの解明(UNCOVERING LATENT HUMAN WELLBEING IN LANGUAGE MODEL EMBEDDINGS)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。最近、部下から「言語モデルに人の価値観や幸福感が分かるらしい」と聞いて驚いております。うちの現場にも使えるのか、まずは要点を端的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、簡単にお話ししますよ。要点は三つです。第一に、巨大な言語

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先生、子どもたちを置き去りにしないで:HRI教育の標準化(Hey, Teacher, (Don’t) Leave Those Kids Alone: Standardizing HRI Education)

田中専務拓海先生、最近部下から「HRI(Human–Robot Interaction、人とロボットの相互作用)の教育をやるべきだ」と言われまして、正直何から手を付ければいいのか見当がつきません。要するに現場で役に立つ教育ってどういうものなんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点で

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人とロボットのインタラクション入門―研究と実践(Human-Robot Interaction: Research and Practice)

田中専務拓海先生、最近部下から「HRI(Human-Robot Interaction:人とロボットの相互作用)を学んだ方がいい」と言われて困っています。正直、学問として何を学ぶのかイメージが湧かないのですが、これは経営にどう関係しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!HRIは

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ロバスト目的関数を最適化するためのアルゴリズムと解析(Algorithms and Analysis for Optimizing Robust Objectives in Fair Machine Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「公平(フェアネス)を考えたAIを導入しろ」と部下が言い出しまして、本当に費用対効果が合うのか不安です。今回の論文はどこを変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は「公平性」と「頑健性(ロバストネス)」の関係を整理して、実

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bRight-XR:デザイナーを“明るい側”に導く訓練方法(bRight XR: How to train designers to keep on the bright side?)

田中専務拓海先生、最近社内でXRって言葉が出るんですが、正直よく分かりません。しかも倫理だのウェルビーイングだのと言われても、現場にどう落とし込めばいいのか見当がつかないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です。まずは用語を整理しましょう。eXtended Realit

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持続可能な開発目標17項目に対する大規模言語モデルと人間の態度的整合性の調査(Surveying Attitudinal Alignment Between Large Language Models vs. Humans Towards 17 Sustainable Development Goals)

田中専務拓海さん、最近うちの若手が「AIがSDGsに貢献できる」と言うんですが、正直ピンと来ません。AIが持つ態度って何を意味するんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!まずは用語整理から行きますよ。ここで問題になっているのは、Large Language Models (

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自動生成テスト素材における公正性の問題の特定(Identifying Fairness Issues in Automatically Generated Testing Content)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「自動で問題を作るAIを試験に使えるか」と聞かれまして、正直どこを気にすれば良いのか分からないのです。費用対効果は見えても、現場の不公平さや受験者の反発が怖いのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大事な視点は二つあります