ハイパー楕円体注意（Elliptical Attention）—Elliptical Attention
田中専務拓海さん、最近若手が『新しいAttentionの論文』って騒いでましてね。正直、attentionって何が変わると現場で効くのか、ピンと来ないのです。投資対効果や導入の難しさがまず気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Attentionは簡単に言えば『誰の言うこと
Fairness
1545監視する者を監視する：クラウドベースのコンテンツモデレーションサービスの公平性監査（Watching the Watchers: A Comparative Fairness Audit of Cloud-based Content Moderation Services）
田中専務拓海先生、最近クラウドのモデレーションサービスを社内で検討するよう言われましてね。外注すると楽そうですが、偏りや誤判定が怖いんです。これって本当に信用していいものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って見ればリスクと利点が整理できますよ。結論を先に言
フェア・ストリーミング特徴選択（Fair Streaming Feature Selection）
田中専務拓海先生、最近部下から「特徴選択を自動化して公平性も担保できる方法がある」と聞いたのですが、正直ピンときません。まずその全体像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！まず端的に言うと、この論文は「データが次々と来る状況（Streaming Feature
音声モデルのバイアス緩和のための対照学習アプローチ（A Contrastive Learning Approach to Mitigate Bias in Speech Models）
田中専務拓海先生、最近うちの現場で音声入力システムの評価をしたら、ある部署だけ精度が低いことが分かりまして。たしか論文で「音声モデルのバイアス」について改善する手法があると聞いたのですが、要は我々の現場でも役に立つのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、必ず理解でき
動的な公平かつ安定したオンライン配分のための能動学習 (Active Learning for Fair and Stable Online Allocations)
田中専務拓海先生、最近若い連中が「能動学習」とか言ってましてね。現場の意見を全部取らなくても良いなんて話を聞くと、現場がサボる口実にならないか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは現場を手抜きにする話ではなく、情報を賢く選んで集める話ですよ。難しい専門用語は使
過負荷マルチグループ・マルチキャストのためのレートスプリッティング多元接続（Rate-Splitting Multiple Access for Overloaded Multi-group Multicast: A First Experimental Study）
田中専務拓海先生、最近若手が「RSMAがいい」と言うのですが、正直何をどう期待すればいいか分からなくて。これは要するに現場の通信品質を上げるための新しい仕組み、という認識で合ってますか。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。結論を先に言うと、今回の実験は
アノテータの主観性を活かすマルチタスク学習フレームワーク（A multitask learning framework for leveraging subjectivity of annotators to identify misogyny）
田中専務拓海先生、最近部下から「アノテータの主観性を使うと精度が上がる」という論文があると聞きまして、正直ピンとこないのですが、要はデータにばらつきがあるということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理して説明しますよ。ここで言う主観性とは、人間の注釈者が同じ文章を
公平なフェデレーテッドラーニングにおける半分散削減（Semi-Variance Reduction for Fair Federated Learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、現場から「フェデレーテッドラーニングで公平性を担保したい」という話が出てきまして、正直何を優先すればいいのか困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず落ち着いてください。要するに、分散した拠点それぞれの成績にムラがある
個別の公平性を実現する指数的傾斜を用いた効率的なk-means（Efficient k-means with Individual Fairness via Exponential Tilting）
田中専務拓海先生、最近部下から「公平なクラスタリング」という言葉を聞くのですが、うちの現場で言うとどういうことになるのでしょうか。導入にお金をかける価値があるのか見えなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平なクラスタリングとは、簡単に言えば「似た人を似た扱いにする
ChatGPTの貧富に関する金融的差別—人間の行動と期待と不一致 (ChatGPT’s financial discrimination between rich and poor – misaligned with human behavior and expectations)
田中専務拓海先生、最近社内で「ChatGPTが交渉に使えるらしい」と聞いたのですが、本当に現場で使えるものなのでしょうか。導入するとすれば、費用対効果や現場の受容性が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えれば整理できますよ。今日はある研究を題材に、Cha