| Project/Area Number |
19K20338
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小宮山 純平 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20780042)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 機械学習 / 公平性 / アルゴリズム / データマイニング |
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| Outline of Research at the Start |
機械学習を人間の関わる意思決定、例えば大学入試、就職面接、ローン審査に利活用することは、その意思決定の与える重大さを考えるとより挑戦的な課題である。機械学習アルゴリズムは過去のデータから学習を行うため、過去のデータにバイアスがある場合、未来の予測もそのバイアスに引きずられてしまう。このような問題を解決するために「公平性配慮型機械学習アルゴリズム」の研究が2000年代から始まり、多くの機械学習アルゴリズムでのバイアスを除去する試みがなされてきた。しかし、公平性配慮型アルゴリズムがもたらす結果に関しての検証は限定されている。本研究では、このようなアルゴリズムがもたらす結果に関しての検証を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
教育機関からデータの提供を受け、解析を行った。RAの補助を受け、主な結果として男性と女性の受験傾向の違い、東京とそれ以外での受験傾向の違いなどを分析した。人工知能の公平性に関する国際的な研究動向に関して、神嶌敏弘氏と共同で人工知能学会会誌にサーベイ記事を書いた。また、人工知能の公平性と経済学における近い施策（アファーマティブ・アクション施策）などについての概説を書いた。人工知能の特徴は、そのモデルの複雑さからくる間接的な差別の問題が現状のところ大きいと考える。
申請者の北米研究機関への移籍に伴い、科研費補助を受けた研究を中断することになったが、米国研究期間の研究者（教育経済）などと協力して分析を進めていく予定である。とくに、試験結果の通知がその後の受験生の意思に与える影響についての分析を考えている。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
