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Fairness

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Calibre: 公平で高精度な個別化フェデレーテッドラーニングを目指して（Calibre: Towards Fair and Accurate Personalized Federated Learning with Self-Supervised Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。若手から『フェデレーテッドラーニング（Federated Learning、FL）や自己教師あり学習（Self-Supervised Learning、SSL）を使えば、公平にAIを導入できる』と言われたのですが、正直よく分かりません。まず何が新しいのか

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MAFT: ゼロ次勾配探索による深層ニューラルネットワーク向け効率的モデル非依存フェアネス検査 (MAFT: Efficient Model-Agnostic Fairness Testing for Deep Neural Networks via Zero-Order Gradient Search)

田中専務拓海先生、最近部下から『フェアネス検査を導入すべきだ』と言われまして、具体的に何を見れば良いのか分からず困っています。論文で良い手法が出たと聞きましたが、経営判断としてどこを見ればよいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、今回の手法は外から

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抑うつと不安の予測（Depression and Anxiety Prediction Using Deep Language Models and Transfer Learning）

田中専務拓海先生、最近部署で「会話を解析して抑うつや不安を検出できるらしい」と言われて焦っております。要するに従業員のメンタルを自動で見つけられるという理解でよろしいですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、できることとできないことを分けてお話ししますよ。まず、この研究

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線形モデルのための確率的説明（Probabilistic Explanations for Linear Models）

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下に急かされているのですが、最近『確率的説明（probabilistic explanations）』という論文の話が出まして、正直何が変わるのか見当がつきません。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！

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交差コーパス音声感情認識におけるジェンダー公平性の検証（Is It Still Fair? Investigating Gender Fairness in Cross-Corpus Speech Emotion Recognition）

田中専務拓海先生、うちの若手が「音声で感情を判定して業務改善に使える」と言うのですが、本当に公平に使えるものなんでしょうか。性別で差が出るとか聞いて不安になりまして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は現

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大規模言語モデルにおける文化的抹消の危険性（Risks of Cultural Erasure in Large Language Models）

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「大規模言語モデルを導入すべきだ」と言われて困っているんです。便利そうではあるが、現場の文化や地域特性が壊れてしまわないか心配でして、論文を頼りに説明してほしいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論だけ端的に言いますよ。最

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合成データは公平でかつプライバシーを守れるか？（Can Synthetic Data be Fair and Private?）

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「合成データを使えば個人情報の問題と公平性の課題が同時に解ける」と聞かされまして。要するにコストをかけずに安全で公平なモデルが作れるという理解でいいのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大事な問いです。まずは落ち着

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年齢情報に基づく端末選択と送信電力最適化によるOver-the-Air Federated Learningの改善（Age-Based Device Selection and Transmit Power Optimization in Over-the-Air Federated Learning）

田中専務拓海さん、最近聞いた研究の話で「Over-the-Air Federated Learning」って言葉が出てきたんですが、正直ピンと来ません。うちの工場に関係ありますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、噛み砕いて説明しますよ。Over-the-Air Feder

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平等性の探求：公平性定義のためのカスタム損失関数の調査（Exploring Equality: An Investigation into Custom Loss Functions for Fairness Definitions）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から公平性を考慮したAIを導入すべきだと聞いているのですが、正直なところ何を基準に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！公平性の話は奥が深いのですが、まずは何を「公平」とするかで必要な対応が変わりますよ。一緒に

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差分プライバシー下でのDeep PageRankを用いた合成グラフ公開（PrivDPR: Synthetic Graph Publishing with Deep PageRank under Differential Privacy）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近部下が『合成グラフを出すと顧客データが使える』と言うのですが、プライバシーの話が絡むと途端に難しくなりまして。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！合成グラフというのは『元データの統計を保った上で新たに作ったデー

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