現地時間12月10日、米国ルイジアナ州ニューオーリンズで、6日間にわたるAIに関する国際会議「NeurIPS（Neural Information Processing Systems）」が開幕しました。NeurIPSは、人工知能と機械学習の分野における国際的な会議であり、ICMLと並んで、人工知能分野において最も挑戦的で、最高レベルかつ最も影響力のある会議とされています。

会議初日には、中国のインターネット企業であるアントグループが招かれ、「業界垂直分野における知識強化型AI」をテーマにしたセミナーを開催し、業界初の分散型フルリンク因果学習システムであるOpenASCE（Open All-Scale Causal Engine）をオープンソース化した。

因果推論は主にデータから因果関係を推論する方法を研究するものであり、データサイエンスの重要な分野です。一方、従来の機械学習は主にデータ内の相関関係に依存しています。因果推論と機械学習を統合することで、両方の長所を活用し、因果学習と呼ばれるプロセスを実現します。データと意思決定の背後にある関係性を深く理解するための手法として、因果学習はデータ駆動型の運用と意思決定において重要な役割を果たします。Ant Group が長年にわたり蓄積してきた実践経験と技術革新に根ざした OpenASCE (Open All-Scale Causal Engine) は、既存のオープンソースフレームワークと比較して、チェーン全体にわたる大規模な因果学習をサポートします。これには因果発見、因果効果の推定、帰属が含まれ、さまざまな因果ドメインにおける対応する実装をカバーします。因果発見において、OpenASCE は分散ベイジアンネットワーク構造の検索をサポートし、数百のノードにわたる数百万のサンプルを処理できます。また、継続的な最適化に基づく因果発見もサポートしており、数十万のノードと数億のサンプルをサポートします。

OpenASCEの大規模分散型因果修正ツリーは、1億サンプルの学習を4時間で完了することができ、業界で唯一の分散型因果ブースティングツリー実装となっています。さらに、OpenASCEは、因果技術と深層学習を組み合わせた15種類以上の因果表現学習法を含む、20種類以上の産業グレードの因果学習アルゴリズムを開発しており、因果技術の産業応用の敷居を効果的に引き下げ、アントグループ内での大規模応用を実現しています。

例えば、信用リスク管理チームはOpenASCEの因果学習手法を用いることで、リスク要因と顧客行動の因果関係をより正確に特定し、リスク管理の精度と効率を大幅に向上させることができます。マーケティング最適化において、OpenASCEはマーケターが「マーケティングに敏感なグループ」を効果的に特定し、ビジネス指標を向上させるのに役立ちます。レコメンデーションのシナリオでは、因果推論によって機械学習がデータのバイアスを修正し、誤った相関関係を除去し、より安定した因果関係を学習するのに役立ちます。

オープンソース技術は、アントグループにとって重要な技術戦略の一つであると認識されています。アントグループは、人工知能、データベース、クラウドコンピューティング、プライバシーコンピューティング、セキュリティと信頼といった分野において、独立して管理可能な主要なオープンソース技術を保有しています。これまでに1,700以上のコードリポジトリをオープンソース化し、コミュニティにおいて100以上の主要なオープンソースプロジェクトを蓄積してきました。「COPU2022 中国オープンソース開発ブルーブック」によると、アントグループはオープンソースの影響力において中国でトップ3にランクされており、その9つの主要なオープンソース技術は、アリペイを支える中核技術となっています。