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差別の原因を類推することってできないかな。単純な統計処理よりは鮮明に盛況する要因を浮かび上がらせることができそう。
結果が教育格差だったら教育制度を良くするなどの改善指標にできるかもしれない。
予測と現実の差を減らすために必要な情報が判っても、その情報や状態を簡単に操作できないから差別が問題になる。求人の際、本人の学歴だけでなく家族や親戚の学歴や職歴や病歴や犯罪歴や肌の色を判断に加えた方が将来活躍する人材を正確に予測できるとなった場合、どうすれば良いのか?
日本や米国の場合「そういう情報は利用させない」という方向に逃げてきたけれど、AIに与える大量のデータにはそういう情報が混じる恐れがある。あるいは本人や家族の日焼け止めの購入履歴が結果的に肌の色の判断に使われてしまうかも知れない。
職歴や病歴や犯罪歴や肌の色を判断に加えた方が将来活躍する人材を正確に予測できるとなった場合、どうすれば良いのか?
唐突に画面を埋め尽くすはためくマケドニア国旗の前でだみ声の未来青狸の手が自明に原理的に完璧な「イデオロギー宣託器」を呼ばわると同時にガッと掲げてですね……
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Stay hungry, Stay foolish. -- Steven Paul Jobs
AIの結果と現実を比較することで差別と区別の違いや (スコア:0)
差別の原因を類推することってできないかな。
単純な統計処理よりは鮮明に盛況する要因を浮かび上がらせることができそう。
結果が教育格差だったら教育制度を良くするなどの改善指標にできるかもしれない。
Re: (スコア:0)
予測と現実の差を減らすために必要な情報が判っても、その情報や状態を簡単に操作できないから差別が問題になる。求人の際、本人の学歴だけでなく家族や親戚の学歴や職歴や病歴や犯罪歴や肌の色を判断に加えた方が将来活躍する人材を正確に予測できるとなった場合、どうすれば良いのか?
日本や米国の場合「そういう情報は利用させない」という方向に逃げてきたけれど、AIに与える大量のデータにはそういう情報が混じる恐れがある。あるいは本人や家族の日焼け止めの購入履歴が結果的に肌の色の判断に使われてしまうかも知れない。
Re:AIの結果と現実を比較することで差別と区別の違いや (スコア:2)
職歴や病歴や犯罪歴や肌の色を判断に加えた方が将来活躍する人材を正確に予測できるとなった場合、どうすれば良いのか?
唐突に画面を埋め尽くすはためくマケドニア国旗の前でだみ声の未来青狸の手が自明に原理的に完璧な「イデオロギー宣託器」を呼ばわると同時にガッと掲げてですね……