豪データサイエンティストが語る「AIのバイアスは悪くない。悪いのは・・・」

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AI開発者とクライアントに忍び寄る、新たな倫理的課題について、気鋭のデータサイエンティストが語る。

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人間、それは機械学習のバイアスの究極的な源。

なぜかというと、すべての機械学習モデルは人間が作成するからだ。しかも人間は集団としてプロジェクトを進めているから、

これだけの「バイアス」の要因がある。
おっと、忘れてはいけないのが「データ自体にも固有のバイアスがある」。

バイアスは、最も広い意味で言うと機械学習のバックボーンでもある。

乳がん予測モデルは乳がんの病歴がある女性を材料にして作られているから、場合によっては色々と偏ることになる。

でもここで重要なのは、「そのモデルは偏っているか？」という質問ではない。なぜなら偏っていることはあたりまえだから。

より良い質問をしようと思ったら、AIのヨーロッパ連合グループはモデル構築のためのガイドラインを見ると良いかもしれない。ガイドラインは以下のような内容になっている。

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