Inioluwa Deborah Raji（1995/1996年生まれ）は、ナイジェリア系カナダ人のコンピュータ科学者であり、社会技術研究者である。彼女はアルゴリズムのバイアス、アルゴリズムの説明責任、機械学習システムの監査手法を専門としている。Mozillaフェローとして、MIT Technology ReviewとForbesから世界をリードする若手革新者の一人に選ばれている。彼女の研究は、商用顔認識システムにおけるバイアスの暴露と、AI業界向けの文書化・評価基準の開発に焦点を当ててきた。
Rajiは、機械学習スタートアップのClarifaiでのインターンシップ中に、テクノロジーにおける人種的バイアスに初めて遭遇した。そこでは、自動システムが白人よりも有色人種を不適切（NSFW）コンテンツとして頻繁にタグ付けすることを観察した。これが研究の軌道を開始し、Algorithmic Justice LeagueやGoogleのEthical AIチームとの協力につながり、顔認識分野における政策変更や市場シフトに貢献した。
幼少期と教育
Rajiはナイジェリアのポートハーコートで生まれ、4歳でカナダのオンタリオ州ミシサガに移住した。その後、家族はオタワに転居した。彼女はColonel By Secondary Schoolに通い、国際バカロレアプログラムを修了した。トロント大学で工学科学を学び、2019年に卒業した。学部時代の2015年には、グレータートロント地域の低所得層や移民コミュニティ向けに工学教育、メンターシップ、リソースへのアクセス向上を目的とした非営利団体Project Includeを設立した。2021年8月には、カリフォルニア大学バークレー校でコンピュータ科学の博士号課程を開始した。
キャリアと研究
Rajiの初期のキャリアには、MITメディアラボとAlgorithmic Justice LeagueでのJoy Buolamwiniとの共同作業が含まれる。彼女のAI監査研究は、Microsoft、Amazon、IBM、Face++、Kairosの商用顔認識システムを調査した。その結果、これらの技術は白人男性と比較して、肌の色が濃い女性に対して有意に精度が低いことが示された。誤差は、肌の色が濃い女性では35%に近い失敗率に達することがある一方、白人男性では1%未満であった。主要な研究者や公開キャンペーンの支援により、この研究はIBMとAmazonに顔認識規制への支持を促し、その後、法執行機関へのシステム販売を少なくとも1年間停止させた。
Clarifaiでは、Rajiは不適切な画像をNSFWとしてフラグ付けするための機械学習モデルに取り組み、そこで初めて人種に基づく異なる影響を特定した。その後、Googleの研究メンターシッププログラムに参加し、Ethical AIチームと協力して、ニューラルネットワークモデルの特性を透明に報告するための標準化された文書化フレームワークであるモデルカードを開発した。RajiはGoogleでの内部監査実践を共同主導し、AAAI会議やACM Fairness、Accountability、Transparency会議で研究成果を発表した。
2019年には、Partnership on AIで夏季研究フェローを務め、業界全体の機械学習透明性基準とベンチマーク規範に焦点を当てた。ニューヨーク大学のAI Now InstituteでのTechフェローとして、深層学習エンジニアリング実践における倫理的考慮事項の運用化に関する研究に貢献した。現在のMozillaフェローシップでは、アルゴリズム監査と評価方法の探求を続けている。
公的な認知とメディア
Rajiの研究は、Shalini Kantayya監督による2020年のドキュメンタリー映画『Coded Bias』を通じて広く注目を集め、彼女の貢献は他の著名な研究者とともに紹介された。また、Daniel Roher監督による2026年のドキュメンタリー『The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist』にも参加した。彼女の研究成果は、顔認識禁止やAIガバナンスに関する政策議論で引用されている。
受賞歴
Rajiは、責任あるAIへの貢献を認める多くの栄誉を受けている。2019年には、Venture Beat AI Innovations AwardのAI for Good部門をJoy BuolamwiniとTimnit Gebruと共同受賞した。翌年には、MIT Technology Reviewの35 Under 35 Innovatorに選ばれ、再びBuolamwiniとGebruとともにEFF Pioneer Awardを受賞した。2021年には、Forbes 30 Under 30 Award（エンタープライズテクノロジー部門）を獲得し、100 Brilliant Women in AI Ethics Hall of Fame Honoreeに指名された。2023年には、Time誌がAI分野で最も影響力のある100人に彼女をリストアップした。これらの栄誉は、機械学習システムの説明責任向上に向けた業界慣行のシフトにおける彼女の影響力を反映している。