どこよりも早い人工知能学会2024参加レポート[Day4]

はじめに

人工知能学会全国大会2024に参加中の株式会社D2CのYです。
本日は最終日4日目のレポートを現地静岡からお届けします！

記事まとめ

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• Day4: 本稿

おことわり

• 本稿はあくまで筆者の個人的・学術的関心を主としたものであり、言及した論文の著者様・企業様と当社に特定の関わり合いはございません。また、時間の都合上全てのセッションを回れていないため、一部セッションのみへの言及となることをご了承ください。
• ポスター発表の内容への言及にあたっては発表者の方に口頭で確認を行い、許可を頂戴できたものを取り扱っております。
• 本稿での論文・ポスター・講演に対する言及は全て筆者の理解によるものであり、誤りがある場合は全て本稿筆者に帰責します。誤りがあった場合はご指摘いただけますと幸いです。

MLOpsを促進する予測モデルの運用時分類精度の推定誤差の改善^[1]

運用中の予測モデルに対する既存の精度推定手法であるチェックモデルについて、交差エントロピーを使用することの問題と新しい誤差の提案をされた研究。
理論的に大変高度でしたが、簡易な説明もはさんでくださり研究の価値が伝わってきました。
運用中のモデル監視は個人的にもMLOpsとして取り組んでいるテーマだったので、関連研究についても理解を深めたいなと思いました。

(ポスター)大規模言語モデルによる事業概要を考慮した記入テキストの推論ベース極性分析^[2]

個別企業名に言及したニュースの希少性や決算資料等がアクセスできるまでのタイムラグに着目し、
LLMへ企業の事業情報とイベントとを与えることでそのイベントが企業にどのような影響がありうるか推論させることを果たした研究。

口頭発表の中では筆者の方^[3]から研究の今後の展望も伺えたほか、
LLMが誰でも利用できる中で何が競争優位となるのかという点でも貴重な議論をすることができました。

Deepfake動画を用いたeKYCに対するなりすまし攻撃の検知手法の検討^[4]

eKYCとは口座開設などの場面でのオンラインでの本人確認手続きのこと^[5]ですが、
2021年の人工知能学会でご発表された先行研究^[6]を元に、表題手法について検討したご研究でした。
全てのなりすましの検知を単一の検知ソフトウェアが困難であることが検証から指摘され、社会としても差し迫った脅威なのだと実感させられました。
また、会場からは「検知手法にさえ適応しようとする敵対攻撃とのいたちごっこの先に何が待っているのか」という鋭い議論が生まれ、
用途ごとに求める便益とリスクとのトレードオフが指摘されていました。

ブロックチェーン技術を活用したクラスタ型連合学習の基礎検討^[7]

連合学習の一型であるクラスタ型連合学習について障害・攻撃に対する脆弱性を解消するモチベーションから、ブロックチェーン技術の適用を提唱された研究。
門外漢の私にとっては、メインの研究アイデアはもちろんのこと、ブロックチェーン上のデータサイズの誇大化にも副次的に対応されていた点も興味深く拝聴しました。
会場では悪意あるユーザーが参加した場合における対応策についても議論がなされました。

むすびに(4日間総括)

浜松での熱い4日間の学会が終了いたしました！
筆者は今回がJSAIに初参加だったため、参加する前は全くイメージがつかめておりませんでしたが、
基礎理論の研究につとめられていたものから実務適用を念頭に置かれたものまで多様な研究があり、「AI」をキーワードに学術フィールドのトレンドを探索するにはまさにという素晴らしい場所でありました。

速報性に記事を書こうと思い準備をはじめたのは大会開催のわずか数日前からですが、どうにか完走できてよかったです。(それこそLLMに取ってかわられそうですが...)

最後に宣伝ですが、当社ではデータサイエンティストやAIエンジニアが多々活躍しておりますので、
ぜひご応募や当テックブログD2C m-techのフォローをよろしくお願いいたします！

脚注

1. https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/4D1-GS-2-05/tables?cryptoId=

2. https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/4Xin2-11/tables?cryptoId=

3. https://x.com/takaito0423

4. https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/4M3-GS-10-03/tables?cryptoId=

5. 参考:https://www.smbc.co.jp/hojin/magazine/planning/about-ekyc.html

6. 川名のん,et_al."Deepfakeを用いたe-KYCに対するなりすまし攻撃と対策の検討".人工知能学会全国大会論文集_第35回(2021).一般社団法人人工知能学会,2021.

7. https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2024/subject/4M3-GS-10-05/tables?cryptoId=