PFNフェローの丸山です。 1月9日に、機械学習の研究開発と利用に関わる3研究会（人工知能学会 倫理委員会、日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会、電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会）は「機械学習と公平性に関するシンポジウム」を一橋講堂で開催しました。このシンポジウムは、これら3研究会が、前月12月10日に出した機械学習と公平性に関する声明を受けて実施したものです。平日の夜に関わらず、350名ほどの方々が参加してくださいました。 MicrosoftのチャットボットTayが不適切な発言をするようになってしまった事件、Amazonが採用に機械学習を利用しようとして、女性に不利益になることに気づき利用を断念した件、など、機械学習の利用が想定しなかった差別を生むことに以前から懸念がありました。最近になって、ある「AI研究者」が自身の差別的発言は機械学習が原因であるかのような主張

私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人