公平性配慮分類器の局所的不均衡の最大化に関する研究（On the Maximal Local Disparity of Fairness-Aware Classifiers）
田中専務拓海先生、最近部下から『公平性を考慮したモデル』を導入したほうがいいと言われまして、でも現場では「差が小さいから大丈夫」と言う場面もあります。平均では差が小さくても、局所的には問題があると聞きましたが、具体的にはどういうことなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！
Fairness
1547FairACの再現性研究（Reproducibility study of FairAC）
田中専務拓海さん、最近部下から「属性データの欠損を埋めて公平性を改善する手法が実用的だ」と聞きました。要はうちの顧客データの欠けを直して偏りを減らすってことでしょうか。経営的に投資に値するのか知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、提案手法は欠けている属性
言語モデルは道徳を理解するか？ — Do Language Models Understand Morality? Towards a Robust Detection of Moral Content
田中専務拓海先生、最近部下が『言語モデルで倫理的な判断もできる』って騒いでましてね。正直、うちの現場に何が違いをもたらすのかが見えないんです。要するに、機械が善悪を分けられるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。まず結論を3点で言うと、1
データ節約によるセクシズム検出 (Sexism Detection on a Data Diet)
会話で学ぶAI論文田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「データを減らしてもうまく学習できます」という話を聞いたのですが、本当に可能なのでしょうか。うちはデータ整備に時間とコストがかかっており、そこがネックになっています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈
大規模言語モデル（LLM）の倫理を解きほぐす：長年の課題から新たに生じるジレンマへ / Deconstructing The Ethics of Large Language Models from Long-standing Issues to New-emerging Dilemmas: A Survey
田中専務拓海さん、最近社内で「LLMの倫理」を議題に上げろと言われたのですが、正直何から手を付ければいいのか分かりません。要点を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、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回は結論を先に伝えると、LLM（Large Langua
ドメインに依存しない条件付き不変予測によるドメイン一般化（Domain Agnostic Conditional Invariant Predictions for Domain Generalization）
田中専務拓海先生、最近部署で『ドメイン一般化』って言葉が出てきまして、部下に説明を求められたんですが正直よく分かりません。現場は『違う現場でも使えるモデル』が欲しいと言っているようですけれど、投資対効果の観点で本当に有効なのか悩んでいます。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ドメイン
感情強度知識を用いた感情対応音声自己教師あり表現学習（Emotion-Aware Speech Self-Supervised Representation Learning with Intensity Knowledge）
田中専務拓海先生、最近部下が「音声に含まれる感情をAIで取れるようにすれば、顧客対応の質が上がる」と騒いでいるのですが、そもそも論文を読んでみると専門用語だらけで見当がつきません。要するに何ができるようになるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理し
医療用視覚言語モデルの信頼性に関する包括的ベンチマーク（CARES: A Comprehensive Benchmark of Trustworthiness in Medical Vision Language Models）
田中専務拓海先生、最近"医療のAI"の話が増えてまして、うちの現場でも導入したらどうかと部下が言い出したんです。そもそも、どれが信頼できるAIか見分ける方法はあるんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。今回紹介する研究は医療画像と言葉を同時に扱う
公平なデータセット作成における課題の分類（A Taxonomy of Challenges to Curating Fair Datasets）
田中専務拓海先生、最近部下から『公平なデータを作る』って話を聞くのですが、具体的に何をどう変えればいいのか見えなくて困っております。投資対効果の面でも見極めたいのですが、まず大局を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！簡潔に言うと、この論文は「公平性を目指すデータ
ナッシュ・バーゲニングによる公平性対応メタラーニング（Fairness-Aware Meta-Learning via Nash Bargaining）
田中専務拓海先生、最近公平性って言葉をよく聞きますが、うちの現場にどう関係するんでしょうか。部下から「公平なAIを使え」と言われて困っているのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性（fairness）は単に正しい結果を出すだけでなく、異なるグループが不当に不利にならないかを