AIを使って未来を予測するのは信頼できるのでしょうか?世界中から160の研究チームがコンテストに参加し、5か月で答えを導き出しました。

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私たちの人生の軌跡は、家族、社会、時代の影響を受け、大小の決断によって変わることもあります。 AIは人間が予測できない未来を正確に予測できるのか？

プリンストン大学、UCLA、MIT、バージニア工科大学などの研究機関から160の研究チームが「脆弱な家族チャレンジ」に参加し、上記の質問に対する答えを探すために統計モデルと機械学習モデルを構築し、米国全土の子供、親、およびその家族の人生の軌跡を予測および測定しようとしました。

現地時間2020年3月30日、このチャレンジの研究成果が米国科学アカデミー紀要にオンライン公開されました。論文のタイトルは「科学的大規模コラボレーションによる人生結果の予測可能性の測定」で、共著者は112名に上ります。

4,000以上の家族からの大規模なサンプルデータセット

実際のところ、人生の軌跡を探ることは、むしろ社会学的な問題に近いのです。これは単に将来を予測するだけではなく、家族支援の提供、社会の硬直性の程度の把握、関連政策の改善などにも一定の参考意義がある。

この研究は、「脆弱な家族と子どもの幸福に関する研究」と呼ばれる高品質の出生コホートデータセットに基づいています。これは、社会科学者が 15 年かけて収集した大規模なサンプルデータセットで、4,000 を超える家族からの 13,000 のデータポイントが含まれています。

研究者らは1998年から2000年の間にアメリカの大都市で生まれた子供たちを調査したが、その多くは未婚の両親のもとに生まれた子供たちだった。この縦断的研究の目的が、未婚の家庭に生まれた子どもたちの生活を理解することでもあることは容易に理解できます。

具体的には、子どもが成長するにつれて、生まれたばかりのとき、1歳、3歳、5歳、9歳、15歳の計6つの段階のデータが収集されます。

データ収集の範囲は年齢層ごとに異なることに注意する必要があります。例えば、子どもが生まれたばかりのときは、親のアンケートやインタビュー情報のみが収集されますが、子どもが9歳になると、親、子どもの主な養育者（親でない場合は）、教師、子ども自身へのアンケートやインタビューを実施して情報を収集する必要があります（下図参照）。

さらに、研究者は年齢層ごとに異なるデータに焦点を当てています。

例えば、子どもが生まれたばかりのときは、母親との面談では、子どもの健康と発達、親子関係、父性、結婚に対する両親の態度、家族との関係、環境と政策要因、健康状態、人口統計学的特徴、教育水準、雇用と収入などが主に取り上げられます。また、子どもが9歳になると、子ども自身との面談では、親子関係、両親の子どもに対する要求と監督、兄弟との関係、日常生活、学校の状況、少年犯罪の傾向、課題の達成と行動のパフォーマンス、健康と安全などのトピックが主に取り上げられます。

脆弱な家族の課題

実際、「Fragile Families Challenge」と呼ばれるこのプロジェクトはゲームであると言えます。ゲーム開発者はプロジェクトの主催者であり、プレイヤーは関与するさまざまな研究チームです。

ゲームの設定は、プロジェクトの主催者が上記の家族の子供たちの15歳時のデータを公開しないことです。各研究チームは、任意のAIモデルの高エネルギーゲームプレイを使用して、子供たちの15歳時の人生の発達を正確に予測できます。開発者は、子どもの平均的な学業成績、子どもの忍耐力、家族の経済レベル、子どもの主な養育者の仕事とトレーニングの状況など、6 つの測定次元をプレイヤーに提供します。プレイヤーは、これらの次元の少なくとも 1 つを予測する必要があります。

下の図に示すように、この研究の背景データには、子供が生まれたばかりのとき、1歳、3歳、5歳、9歳のときの4,242家族からの合計12,942の変数が含まれています。トレーニングデータは、15 歳のときの子供たちの 6 つの人生の軌跡です。

実は、このゲームデザインのアイデアは、まさにコンピュータサイエンスの分野でよく使われる研究デザイン手法である「共通タスク法」なのです。

Leifeng.com は、プロジェクト主催者が世界中の 68 の大学から 457 件の応募を受け取り、最終的に世界中の 160 の研究チームが共同でプロジェクトを実行したことを知りました。チャレンジは2017年3月5日から2017年8月1日まで開催されます。参加者は、チャレンジの公式ウェブサイトに予測結果をアップロードするだけです。

【脆弱な家族への挑戦公式サイト】

脆弱な家族チャレンジの後、主催者は160チームの結果を分析・比較し、各チームが予測を生成するために異なるデータ処理、統計学習などの手法を用いていたことを発見しました。各チームが得た予測結果に大きな違いはありませんでしたが、予測結果は概して実際の状況とはかなり異なっていました。最も正確な予測結果でさえ、トレーニングデータの実際の状況とはかなり異なっていました。

下の図に示すように、研究チームによる家庭の経済レベルと子どもの平均学力に関する平均予測精度は0.2前後で変動しているのに対し、他の側面の平均予測精度は約0.05でした（Leifeng.com（公式アカウント：Leifeng.com）注：値が1に近いほど一貫性の度合いが高く、0に近いほど一貫性の度合いが低い）。

もちろん、特定の子どもの学業成績など、一部の分野では各チームの予測が正確だったことは否定できない。

これで、記事の冒頭の疑問、つまり AI は人生の軌跡を正確に予測することはできない、という疑問に答えられるようになったようです。

この結論は、刑事司法、児童保護サービス、その他のシナリオにおける AI モデルの応用についての洞察を提供します。同時に、社会学者やデータサイエンティストも、今後は AI 予測モデルを慎重に使用する必要があります。プリンストン大学とコロンビア大学の脆弱な家族と子どもの健康に関する研究の主任研究者サラ・マクラナハン氏は次のように述べた。