コンピュータ支援意思決定における公平性の逆説（Paradoxes in Fair Computer-Aided Decision Making）
田中専務拓海先生、AIを導入すれば現場の判断が公平になると聞きますが、本当にそうなのでしょうか。うちの部下が言う“公平な判定器”という言葉の意味もよく分かりません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は3つに絞って考えられるんです。まずは"分類器"（c
Fairness
1621美の自動評価が招く偏見の構造（Server, server in the cloud: Who is the fairest in the crowd?）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIで顔写真の人気を判定できる」と聞いたのですが、うちの現場で使える話でしょうか。何となく危なそうで心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、興味深い論文を元に順を追って説明しますよ。まず結論だけ先に言うと、この研究は「機械が美しさを評価す
マルチキャリブレーションによる公平性検証の設計（Calibration for the (Computationally-Identifiable) Masses）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「アルゴリズムの公平性を担保しないと訴訟や信頼失墜になる」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、何をどう気にすれば良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論から申しますと、今回の論文は「学習した予測器が特
マルチリソース・マルチマシンのジョブスケジューリングのための深層強化学習（Deep Reinforcement Learning for Multi-Resource Multi-Machine Job Scheduling）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIでジョブスケジューリングを自動化すれば効率が上がる」と言われまして、正直よく分からないのです。うちの工場で言う生産順序を決める感じの話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これって要するに機械と資源の割り当てを自動で最適化する技術の話
影響格差を是正するには処遇格差が必要か（Does mitigating ML’s impact disparity require treatment disparity?）
田中専務拓海さん、最近部下が「公平性（fairness）を考えたAIを導入すべきだ」と言い出して、正直戸惑っているんです。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！ 大丈夫です、簡単に整理しますよ。今回の論文は「結果の差（impact disparity）
共通から個別へ：マルチ属性学習が個人化された意見に出会うとき (From Common to Special: When Multi-Attribute Learning Meets Personalized Opinions)
田中専務拓海先生、最近部下が「個人ごとに違う評価を学習する手法」が重要だと言ってまして、論文を渡されたのですが正直よくわかりません。経営判断に直結する話なら要点だけ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、簡潔に整理しますよ。結論から言うと、この論文は「全体の
責任ある予測：学習による判断の委譲（Predict Responsibly: Improving Fairness and Accuracy by Learning to Defer）
田中専務拓海先生、最近部署で「モデルに判断を任せるだけでなく、必要なら人に回すべきだ」という話が出ているのですが、漠然としていて実務に落とし込めません。そもそも何をどう変える研究なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この研究は「モデルが自分で答えられないときに
バングラデシュのテレビにおけるジェンダー表象の定量評価（Evaluating gender portrayal in Bangladeshi TV）
田中専務拓海さん、部下が「テレビの出演者の扱いをデータで見よう」って言い出しましてね。具体的に何を調べれば経営判断に活かせるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回は画面に映る時間（スクリーンタイム）、顔の向き（ヘッドポーズ）、性別推定、肌
部分群フェアネスと監査のアルゴリズム（Preventing Fairness Gerrymandering: Auditing and Learning for Subgroup Fairness）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIは公平性を担保しないと問題だ」と言われまして。公平性の論文が社内で話題になっているそうですが、何から押さえればいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性という言葉一つで済ませず、まずは現場で何が問題になるかを整理しましょう。今回は
アルゴリズム的アシュアランスによる人と自律システムの信頼構築（A definition, case for, and survey of algorithmic assurances in human-autonomy trust relationships）
田中専務拓海先生、最近部下が「AIにアシュアランスが必要だ」と言ってまして。正直、何を投資すれば現場が安心するのか見当もつきません。要するに何が肝なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！アシュアランスとは簡単に言えば「人がAIを信頼できるための仕組み」ですよ。忙しい経営者