News in Focus

AIは新たな再現性の危機を生む？

機械学習は幅広い学問分野で用いられているが、研究者たちは、「データリーケージ」が機械学習の信頼性を脅かしていると警告する。

ヒトの肺にできた腫瘍のCTスキャン画像。研究者たちは、がんの初期の兆候を発見できるAIアルゴリズムを実験している。 Credit: Science Photo Library - MIRIAM MASLO./Brand X Pictures/Getty

生物医学から政治学までの幅広い学問分野の研究者が、自分たちが得たデータのパターンに基づいて予測を行うためのツールとして機械学習を使うことが増えている。しかし、プリンストン大学（米国ニュージャージー州）の機械学習研究者Sayash KapoorとArvind Narayananは、機械学習を使った研究の多くが行き過ぎた主張をしている可能性が高いと指摘する。2人は2022年7月にプレプリント論文1を公開し、機械学習に基づく科学が引き起こす再現性の危機について警鐘を鳴らしている。

全文を読むには購読する必要があります。既に購読されている方は下記よりログインしてください。

パスワードを忘れた...

翻訳：三枝小夜子

Nature ダイジェスト Vol. 19 No. 11

DOI: 10.1038/ndigest.2022.221117

原文

Could machine learning fuel a reproducibility crisis in science?
  • Nature (2022-07-26) | DOI: 10.1038/d41586-022-02035-w
  • Elizabeth Gibney

参考文献

  1. Kapoor, S. & Narayanan, A. Preprint at https://arxiv.org/abs/2207.07048 (2022).
  2. Muchlinski, D., Siroky, D., He, J. & Kocher, M. Political Anal. 24, 87–103 (2016).
  3. Caliskan-Islam, A. et al. In Proc. 24th USENIX Security Symposium 255–270 (USENIX Association, 2015).
  4. Bollen, J., Mao, H. & Zeng, X. J. Comp. Sci. 2, 1–8 (2011).
  5. Liu, X. et al. Lancet Digit. Health 1, e271–e297 (2019).