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Fairness

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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

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パフォーマティブ予測における分極化と不公正への対応（Addressing Polarization and Unfairness in Performative Prediction）

田中専務拓海先生、最近部下が "Performative Prediction" という言葉をやたら出すのですが、正直ピンと来ません。現場に導入すると何が起きるのか、投資対効果の観点で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！まず要点を三つだけお伝えします。1) モデ

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局所と全体モデルにおける公正性の達成（Achieving Fairness Across Local and Global Models in Federated Learning）

田中専務拓海先生、最近うちの現場でもAI導入の話が出ておりますが、フェデレーテッドラーニングという言葉を聞きました。要するに複数の拠点のデータを共有せずに学習する仕組みだと聞いていますが、本当に現場で役立つものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！フェデレーテッドラーニ

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Fairpriori: 深層ニューラルネットワーク公平性における偏ったサブグループ探索の改善 (Fairpriori: Improving Biased Subgroup Discovery for Deep Neural Network Fairness)

田中専務拓海先生、最近うちの部下が「モデルにバイアスがあります」って騒いでまして、正直ピンときてません。そもそもサブグループの偏りって、現場でどう見つければいいんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追えば分かりますよ。今回扱う研究はFairprioriという手法で

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戦略的エージェントによる公正露出最適化を用いたパフォーマティブ・デバイアス（Performative Debias with Fair-exposure Optimization Driven by Strategic Agents in Recommender Systems）

田中専務拓海先生、この論文って何を目指しているんですか。弊社のECで売れ筋ばかり表示されて、埋もれる商品が増えて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、いわゆる人気商品ばかりが目立つ『Popularity Bias (人気度バイアス)』を是正しつつ、作り手側

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脆弱な利用者に不均等に生じるLLMの標的的低性能（LLM Targeted Underperformance Disproportionately Impacts Vulnerable Users）

田中専務拓海先生、最近若手が「この論文は重要です」と言うのですが、正直私は英語も苦手で論文を読む時間もない。要点だけ教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は「LLMが、英語力や教育水準が低い人、非米国出身者に対して誤情報を出したり回答を断ったりする傾向がある

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Eコマース検索におけるCTR予測のための軽量エンドツーエンドグラフインタレストネットワーク（Light-weight End-to-End Graph Interest Network for CTR Prediction in E-commerce Search）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、検索結果のクリック率（CTR）が伸び悩んでおりまして、部下から「グラフを使ったモデルが効く」と言われましたが、正直何から手を付けて良いか分かりません。要するに何が新しくて役に立つのか、ざっくり教えていただけますか？AIメンター拓海素晴らし

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推薦システムの精度評価：ベンチマークと指標（Evaluating Recommender System Accuracy: Benchmarks and Metrics）

田中専務拓海さん、最近うちの若手から「推薦（レコメンダ）を改善すれば受注が増えます」と言われまして。ただ、何をどう評価すればいいのか実務目線でピンと来ないのです。そもそも「精度」って言葉が示す範囲が広くて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！推薦システムの「精度」は一言で

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影に踊る：あいまいさを利用したより公正な分類器（Dancing in the Shadows: Harnessing Ambiguity for Fairer Classifiers）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「公正性（fairness）を考えたAIを導入しろ」と言われて困っております。そもそもデータに偏りがあるとAIが差別的な判断をする、と聞きますが、具体的に何をすれば良いのか見当がつきません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！

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神経気候エミュレータにおける公平性の強制（Enforcing Equity in Neural Climate Emulators）

田中専務拓海さん、最近部下に「気候予測にAIを使うと公平性の問題が出るらしい」と言われて困っています。要点を教えていただけますか。投資対効果が分からないと決められなくて。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。結論だけ先に言うと、この論文は「気候予測をす

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