因果関係に基づく公平・高精度な機械学習予測を実現～どんな予測が差別的かを指定しながら、人を対象とした効果的な予測が可能に～ | ニュースリリース | NTT

日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田純、以下 NTT）は、因果関係に基づく公平・高精度な機械学習技術を実現しました。 融資承認や人材採用など、人を対象とした意思決定を機械学習予測によって行う場合、単純に予測精度のみを優先する機械学習技術を適用すると、性別・人種・障がいなど、人間が持つセンシティブな特徴に関して不公平な予測を行う機械学習モデルになってしまう可能性があります。一方で、どのような予測が不公平かということは個々の応用によって異なり、例えば「体力を要する職種における人材採用なので、体力の不足を理由とした不採用は不公平でない」とする場合も考えられ、このような不公平さに関する事前知識を活用しなければ、体力が不足した人材を採用し、予測精度が下がってしまうことがあります。 本技術では、不公平さに関する事前知識を、特徴・予測結果間の因果関係を表す因果グラフ（※1）と

[masadream]

「誰もが納得する公平って何なんだ問題」が発生しそうな予感。

[misshiki]

“人が持つ特徴と予測結果の間の因果関係に基づいて公平・高精度な予測を行える機械学習技術を開発”

[shoronpoo]

当たり前かもだけど因果グラフは自分で設定するんだー

[suneo3476z_tn]

https://arxiv.org/pdf/2002.06746.pdf　論文あった

[samurairodeo]

“。 （3）各個人に対して公平性を保証”