• AIに対する期待が過度に膨れ上がって、いずれバブルが崩壊するだろうと思ってる人も多いと思うのだが、まじめにやってる人までとばっちりで幻滅の谷に落ちるのは忍びないから、投資判断をする人たち向けに「AI詐欺師の見分け方マニュアル」を供給することで詐欺師を先に谷に蹴落とし、軟着陸を目指すのはどうだろう。

  • バブル崩壊後に「やっぱ人間の肌感が大事なんだ」みたいな方向に振れたりすると、また「失われた何十年」になってしまうのでなぁ

  • うまくいくことを保証する人は詐欺師

    • 機械学習は基本的にやってみなければわからない
  • 実装はするがどんなデータをどれくらい入れればよいかのレポートを書かない事件

    • 受け取った顧客がどうしたらよいかわからない
    • 契約条件がソフトウェアの納品だけになってたら泣き寝入りか?
  • 公開されているサンプルコードをちょっといじっただけの納品物

    • ソースコードで検索してみる
  • 十分なデータ量がなければ精度が出ないアルゴリズムを検証なしに使う

    • そもそも顧客がどの程度のデータを用意できるか確認しないで実装を始めるのはあり得ない
  • 学習データと検証データを分けないで精度評価を行う

    • これをやると(そしてそれが良くないことを顧客が理解しないで検収すると)、いざ新しいデータに対して使ってみようとしたときに精度がとても下がる
    • 検収だけ通るようなテストを故意にやっていると思っていたが、単に分けて検証する必要があることを知らないのかもしれない

3通りの人がいる

  • タイプA: 人工知能という言葉は定義が不明瞭だから使ってはいけない
  • タイプB: 人工知能という言葉は定義が不明瞭だが、顧客がそれを求めているのだから使おう。その結果、顧客に価値が提供できるならそれでよい。
  • タイプC: 人工知能という言葉は定義が不明瞭だが、顧客がそれを求めているのだから使おう。その結果、自分にお金が入るならそれでよい。 タイプCをここではAI詐欺師と呼ぶ。

BとCを見分けるのは一般の顧客には難しく、Cに引っかかって損をする。 その悪印象はBとC両方に対して及ぶので、BはCの行為によって損害を受ける。 この損害を減らすためには、BとCの見分け方について発信していく必要がある。

DSひとり📈さんのツイート: “しかも、xgboostを聞いたこともないオジサン達が変数重要度だけ見てあれこれ好き勝手議論し始める地獄絵図…”