敵対的学習を用いた公平な機械学習ヘの試み

摘要

深層学習の発展に支えられ機械学習分野は大きな進歩を遂げた.その結果多様な社会インフラヘのAIの適用が期待されている.しかし,これらAIの社会実装はいまだに課題が多い.NeurIPS 2018ではソ一シャルグッドのためのAIが果たすベき責任として「Robustness(堅牢性)」,「Fairness(公平さ)」,「Explainability(説明可能性)」が強く強調されていた.事実2018年の同会議の基調講演では全7件中,5件が上記いずれかに関する内容であった.一方2017年の同会議の基調講演では全7件中わずか1件と,ここ最近で急激に注目を集めているトピックといえる.