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女性研究者の行く手を阻むハラスメントと「無意識の偏見」
田村 光太郎Uzabase, Inc. Chief Researcher
そもそも研究者という職種自体が過酷であるという前提がある。企業のほうが待遇がよく、男女によらず若手研究者のなりてが減っているという状況にある。ただ、若手に手厚く支援する仕組みが最近は増えてきているとは思う。
それはそれでよいことなのだが、いったん企業に勤めて経験を積んできた人材や、出産や育児で研究から離れていた人材の研究者としての復帰などを支援する仕組みが完全に抜け落ちている。若手の間に研究者として成果を上げないと、その後のキャリアが途絶えるような制度や仕組みになっているのが大きな課題で、特にそれが響くのが女性なのだと思う。
プライバシー強化技術は、データ活用への不安を払拭できるか
田村 光太郎Uzabase, Inc. Chief Researcher
データの質をリッチにする秘密計算、データの量をリッチにする連合学習、どちらも組織を跨ぐデータの利活用で有用と考えられています。特に、連合学習は、各社が同じような業務を行っている業界で、個別にコストをかけてAI運用するよりも、業界でモデルを共有する方が、全体コストの最適化を行えるというところに当てはまりの良いアーキテクチャです。たとえば、複数銀行がコンソーシアムを組みモデル共有のもと、不正送金の検知PoCが行われています。国内では大規模な実装が近づいていると言えます。
ほかにも、ゼロ知識証明のような技術も注目されています。暗号化技術の導入が進むと、個人情報の直接のやり取りがなくなるため、プライバシーはより強固に守られることになりますが、BtoCをはじめデータが取得しにくくなるという状況が起こることが考えられます。後発の産業はモデル構築のためにコストが高くなるということも予測されます。
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