AIベースのツールは若者の自殺を防ぐことを目的としています

• 新しい人工知能を備えたツールは、限られたリソースを使用して、ホームレスの若者の自殺を防ぐことを目的としています。
• 実際のソーシャルネットワーク情報を活用することで機能します。
• ホームレスの若者の報道の偏りを最大20％削減します。

若者の自殺率は1960年代から1980年代にかけて300％増加しました。たとえばオーストラリアでは、自殺は15歳から25歳までの個人の2番目に多い死因です。

米国では、10代の死因の第3位です。米国疾病予防管理センターによると、10〜24歳の人々の自殺率は2007年から2017年にかけて50％以上上昇しました。ホームレス評議会の全国医療報告書によると、ホームレスの人々の半数以上が自殺未遂を試みています。または自殺を考えたことがある。

この問題に対処するために、米国の研究者チームは、自殺のリスクを減らすことができる人工知能（AI）を備えたモデルを開発しました。このモデルは若者を対象としており、実際のソーシャルネットワーク情報を活用して機能します。

堅牢なグラフカバー

アイデアは、親戚や友人に気を配り、必要に応じて支援を提供できる、戦略的に配置された人々のネットワークを作成することです。研究チームはそうするためのアルゴリズムを開発しました。

現実の社会集団を分析し、「ゲートキーパー」として訓練されるのに最適な個人を特定します。ゲートキーパーは、グループ内の自殺の兆候を特定し、それに応じて対応できます。

AIは限られたリソースを考慮に入れ、最大数の人が監視されていることを確認します。このシナリオは、隣接するノードをカバーできるグラフでノードのサブセット（ゲートキーパー）を選択する際の問題を表しています。

この研究で開発されたモデルは、現実の不確実性を処理するのに十分スマートです。たとえば、ネットワーク内の一部の個人がゲートキーパートレーニングを受講できない場合でも、アルゴリズムは堅牢なノードカバレッジを実現します。

参照：NeurIPS 2019 |南カリフォルニア大学

研究者たちは、ロサンゼルスの若いホームレスの人々のネットワークを調べました。彼らの50％が自殺を考えていたからです。限られたリソース（ゲートキーパー）で、新しいモデルはこの脆弱な集団の自殺予防トレーニングを効率的に増やすことができます。

実際、それは、政策立案者（そのようなイニシアチブの資金を決定する）が自殺予防トレーニングを受ける必要があるゲートキーパーの最小数を決定するのに役立ち、ネットワーク内のすべての人々が少なくとも彼らに気を配ることができる訓練された親戚/友人を持つことができます。

クレジット：PA画像

究極の目標は、ホームレスの若者を保護できる公平なAIを構築することです。既存のアルゴリズム（カスタマイズなしで実装されている場合）は、レース間で保護率が60％異なるという差別的な結果をもたらします。

一方、新しいアルゴリズムは、ホームレスの若者の脆弱なグループのカバレッジのバイアスを最大20％削減できます。

読む：若者の自殺率は米国で20年ぶりの高値に上昇

調査チームは、公平性の制約がある堅牢なカバーリングの問題をさらに調査する価値があると考えています。それは多くの課題を提起し、計算が難しい問題に対処し、コンピュータサイエンスの分野を進歩させ、科学のリスク管理の限界を押し広げます。

AIは、自殺念慮や死を防ぐだけでなく、自然災害時に人々を保護するためにも使用できます。