人間の思考特性につけこみ統計データを悪く解説するAI

2021/7/9 - 2024/3/31

研究組織
鈴木英之進	研究代表者，教授	九州大学大学院システム情報科学研究院　情報学部門

研究概要：
世間の過大な期待に反し，現在のAIは常識が必要な幅広い問題に対処する能力が低いです．この研究では，無害な解説と悪い解説を見分ける，無害な解説を悪い解説に変える，悪い解説を再現するAIプログラムを作ってテストすることで，人間を説得することについて情報科学と情報工学の両面から探求します．このような研究は，前例がほとんどないです．この挑戦によりパラダイムシフトの芽生えを掴むことを目指します．使用する予定の技術は，ディープラーニング，機械学習，データマイニングです．健康長寿，国際政治経済，パンデミック等の分野が対象です．もちろん，炎上などを避け，研究開発する技術が悪用されないよう，十二分に注意します．

主要成果：
1. Kang Zhang, Hiroaki Shinden, Tatsuki Mutsuro, Einoshin Suzuki: "Judging Instinct Exploitation in Statistical Data Explanations Based on Word Embedding", Proc. Fifth AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2022), pp. 867-879, Oxford, UK, August 2022. DOI 10.1145/3514094.3534171.
2. Kang Zhang, Einoshin Suzuki: "Judging Credible and Unethical Statistical Data Explanations via Phrase Similarity Graph", Proc. 2023 Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2023), paper 121, Nanchang, China, July 2023.
3. Ryosuke Miyake, Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki: "Image Generation from Hyper Scene Graphs with Trinomial Hyperedges Using Object Attention", Proc. Nineteenth International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2024), Vol. 2: VISAPP (Nineteenth International Conference on Computer Vision Theory and Applications), pp. 266-279, Rome, February 2024, DOI 10.5220/0012472500003660
4. Tetsu Matsukawa, Ryosuke Miyake, Einoshin Suzuki: "Object Attention for Image Generation from Hyper Scene Graphs with Trinomial Hyperedges", Communications in Computer and Information Science (post-publication issue of VISAPP 2024, accepted for publication). DOI ?