レディエット・アベベ

アベベの研究は「社会課題へAIを使う」という標語から一歩進みます。何を目的関数にするか、誰の行動をどう仮定するか、介入が制度の中でどんな反作用を生むかを検討します。技術導入前に問題設定と当事者の知識を確かめ、計算機科学が担う役割を診断、予測、介入、制度批判に分ける視点が特徴です。[4][5][6]

現在・代表的な役割

カリフォルニア大学バークレー校 EECS助教

生い立ちから現在まで、肩書きだけでなく研究・開発・事業を動かした主要な出来事を時系列で追います。

1. 2013年

   Harvard Universityで数学の学士号を取得した

   数学的な証明と抽象化を学び、後のアルゴリズム研究の基盤を築きました。[2]

2. 2014年

   University of Cambridgeで純粋数学の修士課程を修了した

   数学を深めた後、社会課題への応用余地を求めて計算機科学へ進みました。[2]

3. 2016年

   Harvard Universityで応用数学の修士号を取得した

   抽象的なモデルと現実のデータをつなぐ訓練を重ねました。[2]

4. 2016年

   Mechanism Design for Social Goodの活動を始めた

   資源配分、住宅、医療、開発などを扱う学際的な研究コミュニティを共同で立ち上げました。[5]

5. 2017年

   Black in AIを共同設立した

   AI研究における黒人研究者の参加、共同研究、メンタリングの場づくりに携わりました。[2]

6. 2018年

   Mechanism Design for Social Goodの研究課題を公刊した

   機会へのアクセスを改善するため、アルゴリズム、最適化、制度設計をどう組み合わせるかを示しました。[5]

7. 2019年

   Cornell Universityでコンピュータサイエンス博士号を取得した

   Designing Algorithms for Social Goodとして研究をまとめました。[4][2]

8. 2020年

   ACM SIGKDD Dissertation Awardを受賞した

   社会的不平等を理解し介入へつなぐ博士研究が評価されました。[7]

9. 2020年

   Roles for Computing in Social Changeを発表した

   計算技術を社会課題へ適用する複数の役割と、技術中心主義の限界を整理しました。[6]

10. 2021年

    UC Berkeleyの教員となった

    アルゴリズムとAIを、公平性と正義の課題へ結び付ける研究と教育を進めています。[1][2]

知名度や肩書きではなく、技術と産業に残した変化から人物像を整理します。

年表の出来事をつなぎ、研究テーマや仕事の選択がどのように次の段階へ結びついたかを読み解きます。

生い立ちから現在までを一本の物語として見るために、方向を大きく変えた3つの選択に絞りました。

個人の功績だけに還元せず、共同研究者、組織、社会への影響まで含めて考えるための視点です。

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