KGRI Challenge Grant: 説明可能なコンピューティング環境の実現に向けて

2024年度は、次の二点に重点を置いて研究を進めた。(1) 日仏の研究グループにより、論理推論、ならびに、因果推論の観点から大規模言語モデル（LLM）を含むAIモデルにおける説明可能性と公平性の概念の明確化に取り組んだ。(2) これと並行して、日本側グループを中心に規範的推論・実践推論に着目したLLMの推論能力評価のための新たなデータセットを構築し、説明可能性の観点から現状のLLMの評価を行った。(1)については、2024年度末にフランス側のプロジェクトメンバー4名を含む研究者を招き、三田キャンパスにて国際ワークショップ、および、ワーキングセミナーを開催した。(2)については、その成果を国際会議論文として発表し、データセットを研究目的で公開した。当初の計画に沿って、順調に研究が進展したと言える。

国際会議論文7件（Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024, Proceedings of the 14th International Conference on the Theory and Application of Diagrams, Proceedings of th 3rd International Conference on Human and Artificial Rationalities など）、国内学会発表3件、国際ワークショップ "France-Japan Meeting Considering Fair Development and Scientific Knowledge & Data Sharing with the Digital Environments of Our Lives and Society" を主催（2024年3月21日、三田キャンパスG-Lab）、ワーキングセミナー "Working Seminar on Fairness and Explainability in the Digital and ML Environments" を開催（2024年3月27日、三田キャンパスOpen-Lab）

LLMの論理推論能力の評価を進め、自然言語処理・計算言語学の主要な国際会議であるACL2024を含む国際会議において論文発表し、あわせてデータセットの公開に結びつけたことは特筆すべき成果として挙げられる。また、2024年度末に日仏国際ワークショップを開催したことは、今後のさらなる研究連携の推進につながる重要な成果の一つである。