機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」

[Betty999]

まだ駅前で働いているのかな（在宅ではないのかな）

[isrc]

現実の社会はそもそも機械学習や統計学と相容れられるようには出来ていない／情緒性など人間臭く非科学的な要素を重んじる／社会全般はそれほどアジャイルではない／現実の社会全般は概ね定常とは言い難い

[nishi1231chang]

この分野も受託だと失敗のリスク高くアジャイル導入も困難なため、自社でやる方がいい。それでも失敗は多いが。

[masadream]

データ分析や機械学習は目的じゃないからね。「業務」をどう変えるんだということから出発しないプロジェクトは絶対うまく行かない（そこから出発できても全てがうまくいくわけではないが

[yamanetoshi]

“これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント”

[and_hyphen]

認知科学やろうぜ

[high190]

"社会に「馴染ませる」"

[tick2tack]

“現実の社会はそもそも機械学習や統計学と相容れられるようには出来ていない”　手段が有効に使えそうなプロジェクトやクライアントを選べ、という身もふたもない話が

[neco22b]

仮に経済をほぼ完全にモデル化できたら最初は投資で大儲けできるがモデルが広がると通用しなくなると思われ。機械学習や統計学では社会は予想できない。もっと高次元な手法が必要なのだ

[call_me_nots]

“これらの諸問題が示しているのは本質的には「現実の社会はそもそも機械学習や統計学と相容れられるようには出来ていない」ということなのだと個人的には考えています”

[knok]

ソフトウェア実装全般にいえることのような気もする

[misshiki]

“この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。”

[peketamin]

"誰でも客観的に評価できて尚且つ受け入れられる「指標」をKPIにする 技術的な完成度よりも運用のしやすさを最優先にする"

[ten-gallon-Mouse]

技術の社会への関わり方。大半の機械学習プロジェクトは社会実装されずに終わる。対象を限定することで社会へ「馴染ませる」実装

[karinkon]

これは読まねばいけないもの

[ducky19999]

CMで「AIが〜」とか言ってる製品はこの辺をかいくぐって生き残ったやつ

[oriak]

合理性とは条件の選別であるので現実とはとことん相性が悪い

[babaye]

ちょこまかしたTransformerだのConvolutionだの勉強するより、インフラ周りとかAuto MLとかしっかり勉強した方が社会の役に立つのかな

[napsucks]

タイトルだけ読んで統計的差別を合理化する話かと思った

[gcyn]

『これらの諸問題が示しているのは本質的には「現実の社会はそもそも機械学習や統計学と相容れられるようには出来ていない」ということなのだと個人的には考えています』

[karaage]

ふむ

[geopolitics]

ダム建設と同じ。最後は人と政治力。

[mysql8]

#StayHome #NoDeepLearning

[tnakamr]

　感心しました。この考え方の適用範囲は広そう。