Explainable AI Team（講演：Qingcheng Zeng 氏、ノースウェスタン大学）

理化学研究所 革新知能統合研究センターの Explainable AI Team が、ノースウェスタン大学の Qingcheng Zeng 氏による1時間の研究講演を開催します。演題は「Reliable Embedding Systems for Real-World Search and Discovery」で、2026年9月3日（木）10:00から11:00（JST）にオンラインで行われます。 テキスト埋め込みは言語と計算をつなぐ基本的なインターフェースとなり、検索や大規模テキスト分析を支えています。しかし現実の情報ニーズは、標準的なベンチマークが前提とするような整った均質な形では現れません。人は複数の言語を行き来し、微妙な好みを表現し、専門領域や社会的文脈を通じて意味を解釈します。Zeng 氏は、信頼できる検索と発見には、より大きなモデルや汎用的な意味類似度だけでは足りないと論じます。 講演では自身の研究をもとに、混在言語のクエリが表現上の隠れた失敗をあらわにすること、狙いを定めた学習によって検索をユーザー定義の基準に応答させられること、文脈に敏感な表現が埋め込みを社会的意味の研究のための解釈可能な道具に変えうることを示します。全体を貫くのは、情報ニーズの変化に合わせて言語、意図、領域知識を考慮する適応的な埋め込みシステムという構想です。