バイアス13 Stories
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MSやフェイスブックが「AIのバイアス」対策に乗り出す理由
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人工知能(AI)が重要な場面の意思決定の自動化や支援に使われる機会が増えるにつれて、アルゴリズムに偏向が含まれる問題の重大性が高まっている。マイクロソフトやフェイスブックは、AIアルゴリズムに含まれる偏向を自動的に発見する独自ツールの開発を進めている。
Will Knight7年前
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暗号通貨界は性差別主義?「ブロックチェーンのマドンナ」に聞く
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今をときめくブロックチェーン業界にジェンダー差別が存在するとの悪評が立っているが、実際のところはどうなのか。JPモルガン・チェース銀行でブロックチェーンのプロジェクトを主導し、5月にはスタートアップを設立した「ブロックチェーンのマドンナ」と異名を取る人物に聞いた。
Morgan Peck7年前
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グーグルはいかにして
ヘイト、テロ、デマと
戦ってきたか
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アルファベット(グーグル)傘下のジグソーのメンバーは、ときに紛争地へ飛ぶこともある。インターネットを悪用したテロやフェイクニュース、荒らしといった問題と戦うテクノロジーを開発するためだ。これまでの取り組みをヤスミン・グリーン研究開発部長が語った。
Martin Giles7年前
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検索エンジンの差別、
何が問題なのか?
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検索エンジンの仕事ぶりは差別のない公平なものからは程遠い。そう指摘するカリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)のサフィア・ウモジャ・ノーブル教授に問題点を聞いた。
Jackie Snow7年前
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医療の高度な個別化は生命に「格差」をもたらすのか
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高度に個別化された適確医療(Precision Medicine)は、少数派や女性たち、貧しい人々といった特定のグループに想定外の悪影響を及ぼす可能性がある。
Emily Mullin7年前
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バイアスなきAIのために
いま何をするべきか?
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機械学習のトップカンファレンスに参加したAI研究者のティムニット・ゲブルは、黒人の参加者がわずか数人しかいないことに衝撃を受けた。ゲブルは、社会に急速に広まりつつあるAIの多様性を確保するために、いますぐ行動を始めなければならないと訴える。
Jackie Snow7年前
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リンクトイン創業者が語った、シリコンバレーをよりよくする方法
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リンクトインの共同創業者でベンチャー投資家のリード・ホフマンはシリコンバレーの悪い文化を変えようとしている。テック業界や投資業界における嫌がらせや差別の問題、技術の進歩によって職を奪われた人たちに対し何をするべきか? について語った。
Elizabeth Woyke7年前
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ブラックボックスなAIに潜む「偏見」を暴く最新研究が発表
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意思決定の場面に人工知能(AI)システムが使われることが多くなるにつれて、ブラックボックスの中で一体どのようなアルゴリズムが動作しているのかを知ることが、ますます重要になっている。しかし、処理が複雑すぎたり、アルゴリズムが公開されていなかったりして、動作を調べるのが困難である場合がほとんどだ。
Jackie Snow7年前
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人工知能から差別や偏見を排除できるのか?
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米国では被告人を仮釈放すべきかどうか、裁判官に助言するソフトウェアが使われている。ローンの審査や人材採用に人工知能を活用する企業もある。こうした人生を左右する決定に使われるコンピューターから、差別や偏見を排除できるのだろうか? ハーバード大学のコンピュータ科学者であるシンシア・ドゥーワーク教授は、人工知能が公平に判断していることを確認する方法を開発している。
MIT Technology Review Editors7年前
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「人間はアルゴリズムを信頼しすぎ」グーグルの研究者らが警鐘
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人工知能がさまざまな判断に関与するになり、アルゴリズムが持つ「偏見」の問題が無視できなくなっている。にも関わらず、企業も政府もいまだ問題の解決に関心を持っていない。
Will Knight7年前
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「過去」を学習した人工知能は、社会の「未来」を阻害しかねない
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言語データセットに埋め込まれた性的な偏りを人工知能は受け継いでいる。しかし、偏りをなくせば済む話ではない。
Will Knight8年前
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ギグ・エコノミーは不正操作されているか?
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ギグ・エコノミー(日雇い経済)は、柔軟な働き方、平等な機会、公平な評価をもたらす、新しい経済圏だと言われている。しかし、平等や公平さを実現するはずのアルゴリズムは人種や性別による偏見があり、プラットフォーム運営企業による改善努力が欠かせない。
Will Knight8年前
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エアビーアンドビーが
人種差別解消に逃げ腰な理由
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エアビーアンドビーは、偏見をなくすと誓ったかもしれないが、同社のサービスから本当に人種差別をなくすには、サービスの根幹を変える必要がある。
Jamie Condliffe8年前
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