一般企業でちょっと英語が使える程度のイケテナイ英語力ながら、会場では同時通訳レシーバを使用せずに聴講したので、ヌケモレが大いにあると思います。気になる方は全スルーでどうぞ。キーワードに機械学習を活用したプロダクトを設計するうえでいかに人間中心設計を考慮するかについて」がメインテーマです。(意図しない)悪影響が発生すること。メンタルモデル(思い込み)が結果に悪影響をもたらす。取り組んでいるモデル(データセットを使うモデル全体)は社会で説明し得るものなのか。メンタルモデルによって、差別助長をしていないか。顔認識だけで犯罪リスクを計算する場合は有色人種で区別する人間の評価バイアスを与えていないか。データ収集を全世界で平等に行なっているか、いないか。データセットは何処でどう作成されたのなのか。演繹的ではなく帰納的に動作するシステムが機械学習。例として摂氏と華氏の変換は公式を投入するのではなく、入力と結果を与えることで計算式を見出す。公正性を保つのは、データが同じであれば結果が同じとなるもの。医療情報(画像診断)では同じデータであっても読み手の能力に依存した結果を得る。(臨床検査)機器によってはキャリブレーションチューニングが必要だが、適切な運用になっていないこともある。「にゃんこ」、「わんこ」の識別でお馴染みのラベリングはラベラーのバイアスが含まれている。人間が介在するものはバイアスがあり、どう公正性を保つのか。説明可能性は、同じシステムを使えば誰もが同じ説明できて当然のはずだが、医療画像診断では謝診が少なくない。特徴量設計が検査時に盛り込まれていない。お馴染みなので、ここでは割愛。(PAIR)https://ai.google/research/teams/brain/pair今日一番受講したいテーマへ。使いたいと思っている。規定)ゆえに実現できると信じている。「人にうれしいAIのためのUXデザインガイド人間中心のAIプロダクトをつくるために」を併読しながらの受講となった。設計(デザイン)とは、全世界の誰もにとって受け入れられるプロダクトで、それをどう実現していくのか」と。今回はとても良い学び機会となった。(スライド)による質問も少なく、少々早くお昼時間を迎えました。お弁当はとても美味しゅうございました。中には余っているからと2個お召し上がりになられた方も。