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「ほとんどのプログラマーは白人男性であるため、これらのAIの多くは白人男性の顔や男性の声のデータを使って学習している。」
プログラムのテストじゃなくて学習だよな。いったい何を学習させてるんだ…？
そもそも人種に知能の差がないのなら、たまたまサンプルが白人しかなくても問題ないって話になっちゃうんだけど。
ここでいう学習データって、優秀とされる属性のサンプルなんで、優秀でない白人のサンプルも同数与えたら結果は変わると思うんですよね。
# 差別をする人を差別するってパラドックスに、見事AIも組み込まれましたね。
＞ここでいう学習データって、優秀とされる属性のサンプルなんで、
俺の知らない教師付き学習のことを話している？一般に、教師付き学習って「あたり・はずれ」を用意するので「優秀とされる属性のサンプル」「優秀じゃないとされる属性のサンプル」を用意するよ。
「優秀とされる属性のサンプル」だけ用意して学習させたら、学習後は「なんや、答えは全部『優秀』じゃねーか。じゃあ、『優秀』に〇つけりゃ9割は当たるんだろ」ってきわめて「例の方法」的（5択だったら二番目を選べ、的な）に最適化学習するので、学習させるデータのクリーニングは重要よ
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吾輩はリファレンスである。名前はまだ無い -- perlの中の人
どこから学習データ持ってきてんだよ (スコア:0)
「ほとんどのプログラマーは白人男性であるため、これらのAIの多くは白人男性の顔や男性の声のデータを使って学習している。」
プログラムのテストじゃなくて学習だよな。
いったい何を学習させてるんだ…？
Re:どこから学習データ持ってきてんだよ (スコア:0)
そもそも人種に知能の差がないのなら、たまたまサンプルが白人しかなくても問題ないって話になっちゃうんだけど。
Re: (スコア:0)
ここでいう学習データって、優秀とされる属性のサンプルなんで、優秀でない白人のサンプルも同数与えたら結果は変わると思うんですよね。
# 差別をする人を差別するってパラドックスに、見事AIも組み込まれましたね。
Re: (スコア:0)
＞ここでいう学習データって、優秀とされる属性のサンプルなんで、
俺の知らない教師付き学習のことを話している？
一般に、教師付き学習って「あたり・はずれ」を用意するので
「優秀とされる属性のサンプル」「優秀じゃないとされる属性のサンプル」を用意するよ。
「優秀とされる属性のサンプル」だけ用意して学習させたら、学習後は
「なんや、答えは全部『優秀』じゃねーか。じゃあ、『優秀』に〇つけりゃ9割は当たるんだろ」
ってきわめて「例の方法」的（5択だったら二番目を選べ、的な）に最適化学習するので、
学習させるデータのクリーニングは重要よ