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マーガレット・ミッチェル | |
|---|---|
 ミッチェル（2022） | |
| 生まれる | アメリカ合衆国 |
| その他の名前 | シュマーガレット・シュミッチェル[1] |
| 母校 | アバディーン大学（コンピュータサイエンス博士号） ワシントン大学（計算言語学修士号） |
| 知られている | アルゴリズムの偏り 機械学習における公平性 コンピュータビジョン 自然言語処理 |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | コンピュータサイエンス |
| 機関 | Google Microsoft Research ジョンズ・ホプキンス大学 |
| 論文 | 可視オブジェクトへの参照の生成 (2012) |
| Webサイト | 個人ウェブサイト |
マーガレット・ミッチェルは、機械学習におけるアルゴリズムの偏りと公平性について研究するコンピュータ科学者です。彼女は、機械学習モデルから人口統計グループに関する望ましくない偏りを自動的に除去することや、[2]機械学習モデルの使用目的をより透明に報告することに関する研究で最もよく知られています。[3]
教育
ミッチェルは2005年にオレゴン州ポートランドのリード大学で言語学の学士号を取得しました。OGI理工学部で研究助手として2年間働いた後、2009年にワシントン大学で計算言語学の修士号を取得しました。アバディーン大学の博士課程に入学し、「可視オブジェクトへの参照の生成」というテーマで博士論文を執筆し、[4] 2013年に卒業しました。
キャリアと研究
ミッチェルは、機械学習における公平性とアルゴリズムの偏りを軽減する手法に関する研究で最もよく知られています。これには、より透明性の高いモデル報告のための「モデルカード」の概念の導入に関する研究[3]や、敵対的学習を使用した機械学習モデルの偏りを解消する方法の研究が含まれます。[2]マーガレット・ミッチェルは、関心グループ、予測子、敵対者の変数を使用してテストすることで、偏りを認識して回避するためのフレームワークを作成しました。[5]
2012年、ミッチェルはジョンズ・ホプキンス大学のヒューマン・ランゲージ・テクノロジー・センター・オブ・エクセレンスにポスドク研究員として参加し、その後2013年にマイクロソフト・リサーチに就任した。[6]マイクロソフトでは、ミッチェルは視覚障害者にテキストや画像の読み上げによるサポートを提供するアプリ、 Seeing AIプロジェクトの研究リーダーを務めた。[7]
2016 年 11 月、彼女はGoogle Research および Machine intelligence のシニア研究科学者になりました。Google 在籍中、彼女はTimnit Gebruとともに Ethical Artificial Intelligence チームを設立し、共同でそのリーダーを務めました。2018 年 5 月、彼女はPartnership on AIにおいて Google を代表しました。
2018年2月、彼女はTEDで「人間を傷つけるのではなく、人間を助けるAIを構築するにはどうすればいいか」というテーマで講演した。[8]
2021年1月、ティムニット・ゲブルがグーグルを解雇された後、ミッチェルはスクリプトを使用して彼女の企業アカウントを検索し、ゲブルが関与した差別事件を記録したとされるメールをダウンロードしたと報じられた。これを受けて自動システムがミッチェルのアカウントをロックした。メディアの注目を受けて、グーグルは彼女が「何千ものファイルを盗み出し、複数の外部アカウントと共有した」と主張した。[9] [10] [11] 5週間の調査の後、ミッチェルは解雇された。[12] [13] [14]解雇される前、ミッチェルはグーグルでの多様性を声高に主張し、同社の研究検閲について懸念を表明していた。[15] [9]
2021年後半、彼女はAIスタートアップのHugging Faceに入社した。[16]
リーダーシップ
ミッチェルは、自然言語処理に携わる女性やマイノリティの割合を増やすことを目指すグループであるWidening NLP [17]と、計算言語学会内の特別利益団体の共同設立者でもある。
参考文献
- ^ Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret (2021-03-01). 「確率的オウムの危険性について」。2021 ACM 公平性、説明責任、透明性に関する会議議事録。FAccT '21。ニューヨーク、ニューヨーク州、米国：Association for Computing Machinery。pp. 610–623。doi : 10.1145 / 3442188.3445922。ISBN 978-1-4503-8309-7. S2CID 232040593。
- ^ ab Hu Zhang, Brian; Lemoine, Blake; Mitchell, Margaret (2018-12-01). 「敵対的学習による望ましくないバイアスの軽減」。2018 AAAI/ACM カンファレンス on AI, Ethics, and Society 議事録。AAAI /ACM カンファレンス on AI, Ethics, and Society。pp. 220–229。arXiv : 1801.07593。doi : 10.1145 / 3278721.3278779。
- ^ ab Mitchell, Margaret; Wu, Simone; Zaldivar, Andrew; Barnes, Parker; Vasserman, Lucy; Hutchinson, Ben; Spitzer, Elena; Raji, Inioluwa Deborah; Gebru, Timnit (2019-01-29). 「モデル報告のためのモデルカード」。公平性、説明責任、透明性に関する会議の議事録。公平性、説明責任、透明性に関する会議。arXiv : 1810.03993。doi : 10.1145 / 3287560.3287596。
- ^ Mitchell, Margaret (2013). 可視オブジェクトへの参照の生成(PDF) (PhD). アバディーン大学。
- ^ Zhang, Brian Hu; Lemoine, Blake; Mitchell, Margaret (2018-12-27). 「敵対的学習による望ましくないバイアスの軽減」。2018 AAAI / ACM AI、倫理、社会に関する会議の議事録。Aies '18。ニューオーリンズ、ルイジアナ州、米国: ACM。pp. 335–340。arXiv : 1801.07593。doi : 10.1145 / 3278721.3278779。ISBN 978-1-4503-6012-8. S2CID 9424845。
- ^ ミッチェル、マーガレット（2017年2月14日）。「マーガレット・ミッチェル（Google Research）「人工知能におけるアルゴリズムのバイアス：画像と言語の機械認識に影響を与える目に見える要因と見えない要因」」ジョンズ・ホプキンス大学。 2021年11月9日閲覧。
- ^ 「新しい言語でAIを見る」。Microsoft 。 2021年2月20日閲覧。
- ^ 「マーガレット・ミッチェルのTEDトーク」TED 2018年2月。 2021年2月20日閲覧。
- ^ ab マーフィー、マルギ（2021年2月20日）。「グーグル、検閲の嵐の中、2人目の倫理的AI研究者を解雇」デイリー・テレグラフ。 2023年4月2日閲覧。
- ^ Fried, Ina (2021-01-20). 「スクープ：Googleが別のトップAI倫理学者の行動を調査中」Axios 2023年4月2日閲覧。
- ^ Simonite, Tom. 「Googleがティムニット・ゲブルを解任したとき、実際に何が起こったのか」 。Wired。ISSN 1059-1028 。2023年4月2日閲覧。
- ^ 「Google、AI倫理チームのもう一人の優秀な研究者、マーガレット・ミッチェルを解雇」。ガーディアン。2021年2月20日。 2021年2月20日閲覧。
- ^ 「マーガレット・ミッチェル：グーグルがAI倫理の創設者を解雇」BBC 2021年2月20日2021年2月20日閲覧。
- ^ 「Googleが倫理的AIリーダーのマーガレット・ミッチェルを解雇」VentureBeat . 2021年2月20日. 2021年2月20日閲覧。
- ^ オズボーン、チャーリー。「Google がトップの倫理的 AI 専門家マーガレット・ミッチェルを解雇」ZDNet。2021年 3 月 22 日閲覧。
- ^ 「重要な仕事の後にGoogleから解雇されたAI研究者ミッチェルがスタートアップに加わる」Bloomberg.com 2021年8月24日。
- ^ ジョンソン、カリ。「黒人およびクィアのAIグループは、Googleからの資金提供を拒否すると述べている」 。Wired。ISSN 1059-1028 。2023年4月2日閲覧。