# 課題5： AI活用における偏見・公平性について
機械学習もLLMもデータ駆動で行うため、その前提となるデータ自身に含まれるバイアスの影響を受けてしまうことは避けがたい。バイアスを減らす研究開発も取り組まれているがまだ発展途上である。

本課題では論文調査を通し、機械学習やLLMにおいてバイアスが与える影響やその対策について調査した結果を報告してください。ただし以下の条件や報告事項を守るようにしてください。

- やること
    - 指定キーワードを含めて論文検索し、一般公開されている論文の中から一つを選んでください。
        - 付属図書館での契約により「学内からだと無料で閲覧できる論文」もあります。そのため論文探しをする際には学内LANに接続した状態でやることをお勧めします。
    - 論文を読み、「AI活用における偏見・公平性」について小論文を作成してください。
- ヒント
    - 検索サイトは何を使っても良いですが、論文に絞り込みたいなら以下を推奨します。
        - [CiNii Research](https://cir.nii.ac.jp)
        - [ACM dicgital library](https://dl.acm.org)
        - [Google Scholar](https://scholar.google.co.jp)
        - 琉大付属図書館の[ありんくりんサーチ](https://www.lib.u-ryukyu.ac.jp)
    - 自分で探す・選ぶことができない人は、以下から選んでください。
        - [レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第11 回〕AI 倫理指針における課題](https://doi.org/10.11517/jjsai.35.6_845), 2020
        - [AI に不適合なアルゴリズム回避論：機械的な人事採用選別と自動化バイアス](https://doi.org/10.24798/jicp.7.2_1), 2023
        - [From Prejudice to Parity: A New Approach to Debiasing Large Language Model Word Embeddings](https://arxiv.org/abs/2402.11512), 2024
- 条件
    - (1) 指定キーワード。最低限以下に示す必須単語を設定して検索してください。
        - 必須単語1: 「機械学習、人工知能、AI、LLM」やそれに類する単語から1つを選ぶ。
        - 必須単語2: 「偏見、バイアス、公平性、フェアネス、倫理」やそれに類する単語から1つを選ぶ。
        - 「類する単語」かどうか自身で判断しかねる場合には、質問チャンネルで相談ください。
    - (2) 1000字以上で書かれた論文を選ぶこと。
    - (3) レポート本文は1000字以上1500字未満とし、報告事項(1)〜(5)を含めること。事項毎のボリュームバランスは自由とする。ただし報告事項(1)〜(5)をどこで述べているのか明瞭に判断できるように見出し（もしくは節）を付与すること。
    - (4) [パラグラフ・ライティング](http://www.ams.eng.osaka-u.ac.jp/user/ishihara/?p=566)で段落構成すること。
    - (5) 著者が述べていることか、あなた自身の意見なのか、どちらなのかを明確に読み取れるように書くこと。
- 報告事項
    - (1) 検索時に用いた必須単語1、必須単語2を報告してください。これ以外の単語を追加した場合にはそれも報告してください。
    - (2) 出典を明示してください。
        - 書式は[琉大生のための情報リテラシーガイドブック](https://www.lib.u-ryukyu.ac.jp/support/literacy/)の「3.4. 参考文献の書き方」を参考にすること。
        - 参考文献として列挙するだけでは不十分です。適切な箇所で本文から参照すること。
    - (3) その論文で取り上げている ``「必須単語2」とは何か`` を説明してください。
        - 例えば必須単語2に「バイアス」を選んだ場合には、**その論文で取り上げているバイアスについて** 説明してください。
        - なお、一般的にその論文で論じる新しい部分については詳細に述べるが、そうではない背景や前提知識等については必要最小限の解説に留めたり、出典付き引用のみとすることも少なくない。このため「必須単語2」についてそもそも説明していないこともあり得る。この場合にはその論文で示している参考文献を遡って確認するか、Web検索で情報源を探して理解に努めよう。なおレポートには参考にした出典は一通り示すこと。
        - 以下同様です。
    - (4) その「必須単語2」がどのようにして発生するか、具体例を挙げて説明してください。
        - 著者が例示している場合には引用して説明を加える形でも良い。
    - (5) その「必須単語2」の発生が社会やビジネスに与えるリスクや問題点について、「あなた自身の考え」を述べてください。
- オプション例
    - 「必須単語2」が機械学習モデル（LLMを含む）にどのような影響を与えるか、具体的な事例を挙げて説明してください。
    - ChatGPT以前と以降との論文を最低1件ずつ調査し、どのような違いがあるかまとめてください。