AI program that explains statistical data in an evil way by exploiting thinking traits of humans

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初年度に開発した統計データに基づく悪い解説を判定する問題と対応するAIシステムを国際会議で発表すると共に詳細に分析して改良版を別の国際会議に投稿した．さらに，新たに統計データに基づく悪い解説を変換・生成する問題と対応するAIシステムを考案・実装し，システムの有効性を実験によって検証した．初年度末にAAAIが主催するAIES 2022国際会議（5th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society）によってfull paperとして採択された論文を発表し，多くの関心を呼んだ．カメラレディ版は，投稿版に比較してページ制限に余裕があったため，詳細な分析なども掲載することができた．国際会議などでの議論を通じて，さらなる発展や変換・生成問題に有用な着想を得ることができ，有意義であった．この論文においてはアルゴリズムβが対象とする「対象Xが他の多くの対象に比較して性質Yを有す」という種類での正答率が低い．この問題に対処する改良版のAIシステムを考案・実装・検証し，投稿論文にまとめて別の国際会議に投稿した．現在，結果通知を待っている段階である．当初計画した通り，統計データに基づく悪い解説を変換・生成する問題を定義し，それらの問題を解決するAIシステムを考案・実装し，システムの有効性を実験によって検証した．これらの問題は，基本的には初年度に定義した判定問題の性質を多く引き継いでいるが，入力・出力・条件・評価基準などを新たに設定した．これらのAIシステムでは入力された統計データの解析にも注力しており，句埋め込みの活用法にも工夫を凝らしている．該当する実験では，判定問題における実験結果の詳細な分析を活かし，より良い設計を心掛けた．悪い解説の生成に関しては論文にまとめて投稿した．現在，結果通知を待っている段階である．