統計的セーフガーディング：責任あるデータ駆動型学習パラダイムに向けた日英共同研究
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JPMJAP25B1 |
研究代表者 |
石田 隆 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2030
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| 概要 | AIシステムは重要領域での導入が進む一方で、データ品質に関わる適切なセーフガードがなければ、技術的失敗や社会的要因を通じて有害な結果を生み得る。
本研究では、データ汚染下においても責任ある・信頼できる・解釈可能なAIを実現するための「統計的セーフガーディング」の枠組みを構築することを目指す。具体的には、データ汚染の数理的理解、影響評価の理論化、信頼性・透明性を高め倫理的配慮を進める統計的方法の設計を進め、実環境でも頑健性を維持する学習システムの新たなパラダイムを確立する。
ウォーリック大学、オックスフォード大学、エディンバラ大学、東京大学、大阪大学等に在籍する機械学習および統計理論の専門家が連携する。日英間の双方向の若手研究者・学生派遣、サマースクール、ワークショップ、リトリートを実施し、若手研究者・学生へのメンタリングと人的ネットワークを強化する。
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| 研究領域 | AI・情報 |
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