機械学習の濫用は科学に「再現性の危機」をもたらす、米研究者

機械学習手法を使って成された科学的発見は、そのまま鵜呑みにすることはできない、とライス大学のジェネヴェラ・アレン准教授（統計学）は警告する。

さまざまな専門分野の科学者たちがデータ分析の精度向上とスピードアップのために、機械学習システムを使うことが増えている。それはまた、新たな医薬化合物のような新発見をもたらす研究者たちの能力向上を加速している。

しかし、問題がある。アレン准教授は、機械学習手法を採用することで、科学における「再現性の危機」が高まりつつあると警告する。さまざまな研究の成果が他の研究者たちによって繰り返し評価されることがなくなり、当初出た研究結果の信憑性が疑わしくなっているというのだ。「あえて言えば、こうしたことの大部分は、科学における機械学習手法の使用から来るものです」とアレン准教授は英国放送協会（BBC）に語った。多くの場合、機械学習手法を使った新発見は、再確認されるまで信用するべきではないと主張する。

機械学習による予測の不確実性や再現性を、システムが確実に評価できるようにすべく、次世代の機械学習システムに関する研究が現在進められている、とアレン准教授はいう。

【この記事をMITテクノロジーレビューで読む】