ドン・ベイヤー議員、ジョージ・メイソン大学で機械学習の学位取得を目指す

Jan 18, 2024

普段、ドン・ベイヤーさんは多変数微積分の教科書を職場に持参しませんが、その週末には期末試験が迫っていました。

「もう時間がないんだ」と彼はオフィスのコーヒーテーブルに教科書と難解そうな計算が書かれた走り書きのノートを置きながら言った、「だってこれらは全部持っているから――」

彼の電話が鳴っていました。 バイエル氏は、いつ投票のために下院議場に戻るのか気になる同僚に「私はそこに行くつもりだ」と語った。

勉強時間は待たなければならないようだった。

それがベイヤー氏（民主党、バージニア州）にとって今年の話題となった。彼はジョージ・メイソン大学の学生として、議員としての職務とバランスをとりながら、機械学習の修士号取得を目指して熱心に活動してきた。 科学オタクで経済学者、元自動車セールスマンでもあるバイエル氏は、技術がさらに進化するにつれ、いつか人工知能の知識を立法活動に応用したいとの願いを込めて、ゆっくりと着実に学位取得を目指して学期ごとに1クラスを受講している。

72歳のバイエルさんは「とても楽しかった」と語ったが、「昨夜、その結果について考えようとしていた。第一に、今年は本を3分の2しか読んでいないということだ。もし当たったら」 53 幸運なことに、私は本を読んでいた頃、問題をやっているだけです。」

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彼は通常、夜の9時から11時の間、丘から帰宅した後、明かりに当たる前に宿題をします。 彼は毎週木曜日の夜、多くの18歳と一緒にZoomの授業に参加したが、彼らはカメラをオフにしており、小グループでの分科会のワークセッションではクラスメートが米国議員であることを知らなかった（または気にしていなかった？）ようだった。 この春、計算前クラスで試験を担当していた監督は、身を乗り出してささやきました。「ここで何をしているの？」 バイエルがテストを提出したように。

みんなそう思っているはずですよね？ バイエル氏の話に合わせて、バイエル首席補佐官アーロン・フリッチュナー氏が尋ねた。

一言で言えば、バイエルはここで何をしているのでしょうか?

膨大なデータセットから意味を抽出する機械の能力に長い間魅了されてきたベイヤー氏は、数年前、国際コンペティションで顔認識プロジェクトで好成績を収めたばかりのアーリントンの AI 企業を訪問しました。 彼は興味をそそられました。 そして 1 年前、彼はアーリントンにあるジョージ メイソンの新しいイノベーション イニシアチブを訪れ、再び AI の可能性に魅了されました。

「とても印象的でした。私は『ここでコースを受けてもいいですか？』と言いました。」 」とベイヤー氏は回想した。彼はNASAを監督する下院科学・宇宙・技術小委員会の委員長であり、核融合エネルギーを研究する議員団の共同設立者でもある。

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そこで彼らは彼にカタログを送り、バイエルが授業の申し込み期限を過ぎてしまった場合の例外を設け、なんと彼は大学に戻ったのです。 修士課程に入学する資格を得るには、バイエルは 7 つの学部の数学およびコンピュータ サイエンスのコースを完了する必要がありました。 今年は 3 コースが終了し、残り 4 コースが終了する予定で、2024 年までに実際の卒業研究を開始する予定です。

来期、バイエル氏も参加するAI党員集会の共同指導者となるジェイ・オバノルテ下院議員（共和党、カリフォルニア州）は、学位取得のために時間外労働をしたバージニア民主党議員に敬意を表した。 彼自身も AI 修士号を取得しており、カリフォルニア州議会議員時代に行政学の博士号を取得したこともあり、「個人的な経験から言えますが、両方を同時に行うのは非常に難しいです」と述べました。

しかし、人工知能とその利用の力が増大するにつれて、特にAI議員団が技術とその利用を規制する責任ある道筋を議会に誘導しようとしている中で、その新鮮な知識を備えたもう一人の議員をテーブルに着かせることは価値があるとオベルノルテ氏は述べた。個人データの。

「AI に詳しくない人の中には、AI の最大の欠点は赤いレーザーの目をした邪悪なロボットだと考えている人もいます。私の言いたいことはわかりますか?」 オベルノルテは言った。 「それに近づいてみると、いいえ、実際にはそれよりも重大な欠点があることがわかりますが、それはより微妙なものでもあります。したがって、私たちはAIの規制に確実にアプローチしたいと考えています。それは消費者とプライバシーの保護を行う必要があり、同時にアメリカのテクノロジー業界の過去 50 年間を特徴づけてきたイノベーションと起業家精神を抑圧するものではありません。」

ベイヤー氏は、自分の AI の経歴をどのように活用したいかを考えているうちに、すでに長年の優先事項となっている 1 つの分野、つまり自殺予防に焦点を当てていることに気づいたと述べました。

メンタルヘルス分野におけるツールとしての AI テクノロジーの使用は比較的初期段階にあります。 用途はさまざまですが、AI の役割の 1 つは、自殺未遂や自殺、あるいは自殺願望を表明した可能性のある人々のケースに共通する要素やパターンを見つけることです。 次に、AI はそのデータを使用してリスク プロファイルを作成し、臨床医がどの患者のリスクが高く、より多くのサービスが必要であるかを特定するのに役立ちますと、自殺予防を専門とするミシガン大学医学部助教授のアダム ホーウィッツ氏は説明しました。 AIツールは、患者を診察する臨床医の仕事を補完するものであり、代替するものではないとホーウィッツ氏は述べ、実際、米国退役軍人省がすでにこの技術を導入していると述べた。

「AI の役割の多くは、より高いレベルのリスクを伴う症例を治療するための構造と枠組みの確立を支援することであり、それらに対するリソースとフォローアップとサポートをより適切に提供できるようになることだと思います」とホーウィッツ氏は述べました。それを必要とするかもしれない人々。」

ベイヤー氏のオフィスでは、若いスタッフが自殺で亡くなったことを受けて、自殺予防は個人的な取り組みとなっている。 彼の死は多くの人を驚かせた、とバイエル氏は語った。彼の家族、友人、同僚は前兆があればよかったと願っていたという。

この技術は、臨床医がすぐには気づかない可能性のある警告サインを提供する可能性があるとベイヤー氏は述べた。

「さらに数千の指標があるはずだが、その多くは微妙なものかもしれない」とバイエル氏はリスクプロファイルの一部となる可能性のある要因について述べた。 「しかし、それらをすべて組み合わせると、機械学習を使用して、『この 47,000 人は何をしているのか』、または 10 年かけて『この 500,000 人の共通点は何か』を知ることができ、次のような能力が得られる可能性があります。その道を中断するのは誰かのために？

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ホーウィッツ氏は、研究はまだ初期段階ではあるが、メンタルヘルス記録の機密性やデータが第三者の手に渡った場合の使用方法の決定を考慮して、他の倫理的およびプライバシーの問題をまだ評価する必要があると述べた。 同氏は、医師はすでにプライバシー規則に拘束されていると指摘した。 それは議会がこの技術に精通する必要がある可能性がある分野の1つである可能性がある、と同氏は述べた。 「これらは、その分野の人々にとって、それがどのように使用されているのか、なぜ使用されているのか、用途を知り、安全策が講じられていることを確認することが重要になる問題だと思います」と彼は述べた。

バイエル氏は、議会がどこに当てはまるかを把握することは、「深夜に数学の問題を解くことの絶対的に最も実用的な最終効果」だと指摘する。 まだすべてを理解しているわけではないが、長期的なことを考えながら、機械学習の博士号を取得する可能性も否定していないと彼は語った。

「私は永遠に生きるわけではありませんが、80歳の大統領を見て、80歳で機械学習と人工知能の博士号を取得するのは悪いことではないと思いました。まだあと20年はあるかもしれない」と彼は言った。

今のところ、彼は春の次のコースである離散数学に集中しています。 さようなら、ニューヨーク・タイムズ日曜版のクロスワード、と彼は嘆く。

あなたまたはあなたの知り合いが助けを必要としている場合は、自殺および危機ライフライン（988）に電話してください。また、危機テキストライン（741741）にメッセージを送って危機カウンセラーに連絡することもできます。