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AIにまず法律とか学ばせて、どんなことが差別になるか学ばせれば良いのでは。当然それは国によって異なるものになる。
概念を学ばせて、そちらを第一に判断するアプローチも隆盛ですよ。ただ大半は、許容しがたいほど異常な結果になります。まぁ、それこそが革新であり斬新な発想なので期待通りでもありますが。
ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。なので人事関連では過去の採用基準と実績をインプットとして、その延長線上でより良い判断を繰り返すよう模索するアプローチが主流になっています。
>ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
アイビーリーグでも、法律が求める「公平な人種比率」を維持するために母数(≒合格者)が多すぎるアジア人は足切りして、逆に少ない白人と黒人にゲタ履かせているしな。
さてAIは、これを公平と判断するのかな・・・
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法律とか (スコア:0)
AIにまず法律とか学ばせて、どんなことが差別になるか学ばせれば良いのでは。
当然それは国によって異なるものになる。
Re:法律とか (スコア:2, 興味深い)
概念を学ばせて、そちらを第一に判断するアプローチも隆盛ですよ。
ただ大半は、許容しがたいほど異常な結果になります。まぁ、それこそが革新であり斬新な発想なので期待通りでもありますが。
ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
なので人事関連では過去の採用基準と実績をインプットとして、その延長線上でより良い判断を繰り返すよう模索するアプローチが主流になっています。
Re:法律とか (スコア:1)
>ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
アイビーリーグでも、法律が求める「公平な人種比率」を維持するために
母数(≒合格者)が多すぎるアジア人は足切りして、逆に少ない白人と黒人にゲタ履かせているしな。
さてAIは、これを公平と判断するのかな・・・