ジョイントモデリング
複数のタスク（音声認識+翻訳など）を共同で学習するAIシステムを構築し、複雑さと監査可能性に対応するガバナンスが必要です。
Definition
関連するオブジェクティブ間で表現と重みを共有するマルチタスクアーキテクチャにより、サンプルの効率は向上しますが、結合と不透明度は向上します。ガバナンスの課題には、各タスクがパフォーマンスと公平性の要件を満たしていることの確認、複雑なデプロイメントパイプラインの管理、説明のしやすさの維持などがあります。文書化には、共有コンポーネントが各タスクの出力にどのように影響するか、また更新がタスク全体にどのように伝わるかを明確に示す必要があります。
Real-World Example
グローバルカスタマーサポートのAIは、クラス分け（「問題カテゴリー」）と感情分析にジョイントモデリングを使用しています。再トレーニング時には、チームは両方のタスクの公平性と正確性を個別に評価し、各タスクの指標を記録し、相互影響（分類に影響する感情の偏りなど）を確認します。ガバナンスは、一方のタスクにおける改善が他方のタスクを低下させないことを保証します。
.svg)
