| 研究課題/領域番号 |
23H00497
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中島 悠太 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (70633551)
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| 研究分担者 |
GARCIA・DOCAMPO NOA 大阪大学, 高等共創研究院, 准教授 (80870005)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| 研究の概要 |
本研究は、深層学習に基づく画像認識が、学習データの偏りや手動ラベル付の誤りにより「騙されてしまい」、結果として犯罪捜査等で深刻な社会的バイアスを生じさせるという問題への取り組みである。既存の深層ニューラルネットの内部表現が多元のベクトルであり、人が一見しただけでは判らない。この多元ベクトルを画像にかえ可視化することで問題を解消するというアイデアに基づいている。
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| 学術的意義、期待される成果 |
本研究は、データの量的・質的構造に反映された人間の偏見が深層学習によってAIシステムにも反映してしまう問題に対する解決策を探る研究であり、社会的有用性が高い。また、説明可能なAIを実現するための研究としての価値も高い。方法論に関する説明はわかりやすく、実現可能性があると認められた。研究能力、準備状況ともの良好である。
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