講義内容
MITによる「機械学習の倫理（ Exploring Fairness in Machine Learning for International Development ）」。このコースでは、機械学習を適切に使用するにあたって課題となるバイアスや倫理的問題を知り、アルゴリズムやデータセットの調整などによって、より良い、より公平な、より公正な結果を生み出していくためのフレームワークを学びます。
本コースでは、まず、機械学習が国際的な開発で多様に活用されていることが紹介されます。 次に、機械学習を活用していくなかで、データやその解釈に多様なバイアスが発生することがあり、そのためさまざまな不公平や社会的・倫理的問題を引き起こす可能性があることが説明されます。
続いて、こういった課題に対処するためのフレームワークの適切な使い方を、事例とともに学び、さらに組織における事例研究を通じて、機械学習を確実に倫理的に使用するための実装方法も学んでいきます。
技術の急激な進歩とともに、機械学習が実装される状況は急増していますが、その中で倫理を重視し、公平性を保つことは非常に重要です。 このコースで、その概要を学んでみましょう。
Photo by Mike MacKenzie
MITによる「機械学習の倫理（ Exploring Fairness in Machine Learning for International Development ）」。このコースでは、機械学習を適切に使用するにあたって課題となるバイアスや倫理的問題を知り、アルゴリズムやデータセットの調整などによって、より良い、より公平な、より公正な結果を生み出していくためのフレームワークを学びます。
本コースでは、まず、機械学習が国際的な開発で多様に活用されていることが紹介されます。 次に、機械学習を活用していくなかで、データやその解釈に多様なバイアスが発生することがあり、そのためさまざまな不公平や社会的・倫理的問題を引き起こす可能性があることが説明されます。
続いて、こういった課題に対処するためのフレームワークの適切な使い方を、事例とともに学び、さらに組織における事例研究を通じて、機械学習を確実に倫理的に使用するための実装方法も学んでいきます。
技術の急激な進歩とともに、機械学習が実装される状況は急増していますが、その中で倫理を重視し、公平性を保つことは非常に重要です。 このコースで、その概要を学んでみましょう。
Photo by Mike MacKenzie
前提知識
とくに示されていません。
とくに示されていません。
学習目標
- 国際的な開発において、機械学習がどのように使用されるかを理解する
- 機械学習における倫理と公平性の課題を知る
- 機械学習において、倫理と公平性に対処するためのフレームワークを知る
- MIT-CITE team による事例を通して、機械学習における倫理と公平性を探究する
講師
Dr. Richard Fletcher、Prof. Daniel Frey、Dr. Mike Teodorescu
Amit Gandhi、Audace Nakeshimana
Dr. Richard Fletcher、Prof. Daniel Frey、Dr. Mike Teodorescu
Amit Gandhi、Audace Nakeshimana
学習内容
| Module 1: 機械学習における倫理とは |
|---|
| 01) 機械学習における倫理とは （動画） |
| 02) 機械学習における倫理とは |
| 03) 機械学習における公平性の探求：背景 （動画） |
| 04) 機械学習における公平性の探求：背景 |
| Module 2: 機械学習における倫理的課題の実例 |
| 05) USAIDの適切なフレームワーク （動画） |
| 06) USAIDの適切なフレームワーク |
| 07) ソーラーライトの事例 （動画） |
| 08) ソーラーライトの事例 |
| Module 3: 倫理的課題に対処する教育学的フレームワーク |
| 09) 保護属性と「無知による公平性」 （動画） |
| 10) 保護属性と「無知による公平性」 |
| 11) 公平性の基準 （動画） |
| 12) 公平性の基準 |
| Module 4: データに基づくケーススタディ |
| 13) UCI 成人データセットにおけるジェンダーバイアスの軽減（動画） |
| 14) UCI 成人データセットにおけるジェンダーバイアスの軽減 |
| 15) バイアスおよび、機械学習の公平性の調査（動画） |
| 16) バイアスおよび、機械学習の公平性の調査 |
| 17) NLPの機械学習における意図しない人口統計バイアスの特定と軽減（動画） |
| 18) NLPの機械学習における意図しない人口統計バイアスの特定と軽減 |
|
講師
Dr. Richard Fletcher
Prof. Daniel Frey
Dr. Mike Teodorescu
Amit Gandhi
Audace Nakeshimana
Dr. Richard Fletcher
Prof. Daniel Frey
Dr. Mike Teodorescu
Amit Gandhi
Audace Nakeshimana
翻訳ボランティア
謝辞
本コースの日本語翻訳は、下記のボランティアの方々の全面的なご協力によるものです。ここに厚く感謝申し上げます。
染谷広幸様、橋本真菜様
松村泰起様、三田仁様
（50音順）
謝辞
本コースの日本語翻訳は、下記のボランティアの方々の全面的なご協力によるものです。ここに厚く感謝申し上げます。
染谷広幸様、橋本真菜様
松村泰起様、三田仁様
（50音順）
権利関係
Asuka Academy は MIT（マサチューセッツ工科大学）オープンコースウェアと日本で初めてのオフィシャルパートナーシップを締結し、サポートを受けています。
MIT OpenCourseWare supports the efforts of Asuka Academy, which is an independent organization translating the materials through its own processes, with its own staff, using its own resources.
この講座はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で提供されています。
[MIT] 機械学習の倫理
Richard Fletcher,Daniel Frey,Mike Teodorescu,Amit Gandhi,Audace Nakeshimana. Exploring Fairness in Machine Learning for International Development. May 31, 2022.
Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCouseWare, https://ocw.mit.edu/.
License: Creative Commons BY-NC-SA
Asuka Academy は MIT（マサチューセッツ工科大学）オープンコースウェアと日本で初めてのオフィシャルパートナーシップを締結し、サポートを受けています。
MIT OpenCourseWare supports the efforts of Asuka Academy, which is an independent organization translating the materials through its own processes, with its own staff, using its own resources.
この講座はクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で提供されています。
[MIT] 機械学習の倫理
Richard Fletcher,Daniel Frey,Mike Teodorescu,Amit Gandhi,Audace Nakeshimana. Exploring Fairness in Machine Learning for International Development. May 31, 2022.
Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCouseWare, https://ocw.mit.edu/.
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MIT（マサチューセッツ工科大学）
1865年設立のアメリカの私立大学。さまざまな世界大学ランキングで常にトップクラスを占め、多数のノーベル賞受賞者も輩出しています。ハーバード大学とは３kmという近さ。
https://web.mit.edu/
MITは世界ではじめてのOCWサイト（正規授業のWEB公開）を立ち上げており、2,500以上のコースが公開され、サイト訪問者は毎月200万人以上となっています。 （参考）
https://ocw.mit.edu/index.html
1865年設立のアメリカの私立大学。さまざまな世界大学ランキングで常にトップクラスを占め、多数のノーベル賞受賞者も輩出しています。ハーバード大学とは３kmという近さ。
https://web.mit.edu/
MITは世界ではじめてのOCWサイト（正規授業のWEB公開）を立ち上げており、2,500以上のコースが公開され、サイト訪問者は毎月200万人以上となっています。 （参考）
https://ocw.mit.edu/index.html