はじめに

GLB事業部Lakehouse部のメイです。

現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加しているメンバーの報告をもとに、データバイアスと生成AIに関する「Data Biases and Generative AI: A Practitioner Discussion」を共有します。このセッションでは、データとAIに関する多様性と女性の役割についての重要性が強調されました。さらに、データバイアスの最小化や評価指標の評価、多様性や民族性を含めた生成AIの開発についても議論が行われました。

データとAIのキャリアと多様性の重要性

まずはじめに、発表者たちが自己紹介を行い、データとAIに関するキャリアについての質問を投げかけました。彼らは、データ分析やAI技術を活用した業務に携わっており、その経験をもとに、データとAIの分野で働く上での重要なポイントや、キャリア形成におけるアドバイスを提供しました。

データ分野における女性の役割や多様性についても議論が行われました。発表者たちは、データとAIの分野で働く女性が増えることで、より多様な視点が生まれ、イノベーションが促進されるという意見を述べました。また、Databricksが多様性を重視していることを強調し、同社の取り組みについて紹介しました。

データバイアスの最小化と評価指標の評価

データバイアスとは、データセットに偏りが生じることで、AIが正確な予測や判断を行えなくなる現象です。この講演では、データバイアスの最小化やデータのコントロール、評価指標の評価に関する課題について議論が行われました。

データバイアスを最小化するためには、以下のようなポイントが挙げられます。

データ収集時に多様性を意識する
データセットの偏りを定量的に評価する
データの前処理やクレンジングを適切に行う
モデルの評価指標を選定し、バイアスの影響を把握する

また、評価指標の選定については、以下のような観点が重要です。

モデルの目的に沿った指標を選ぶ
複数の指標を組み合わせて評価する
指標の解釈性を考慮する

多様性と民族性を含めた生成AIの議論

生成AIとは、人工知能が新しいデータや情報を生成する技術のことです。この講演では、多様性や民族性を含めた生成AIに関する議論が行われました。

生成AIを多様性や民族性を含めて開発するためには、以下のようなポイントが挙げられます。

データセットに多様な属性を持つデータを含める
生成AIのアルゴリズムに多様性を考慮した設計を行う
生成されたデータのバイアスを評価し、改善を行う

このような取り組みを通じて、多様性や民族性を含めた生成AIの開発が進められることが期待されます。

まとめ

データバイアスと生成AIに関する実践的な議論を通じて、データとAIに関する多様性と女性の役割の重要性が強調されました。データ分野で働く女性が増えることで、より多様な視点が生まれ、データバイアスの問題解決にも繋がるという意見が示されました。今後も、データバイアス対策や生成AIの活用において、人間の介入や教育の重要性が求められるでしょう。