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良くも悪くも米国では、さまざまな差別や偏見に関して、文字通り血を流して争い、ドロドロになりながら議論されてきた歴史が続いています。だからこそ、こうした議論は熾烈になるわけですが、むしろ、そうした事象に大半の住民が触れずに暮らすことが出来ている社会において、こうした議論をきちんと行い得るのか、大いに気になります。
4月生まれの子供は3月生まれの子供より小学生の時点ではパフォーマンスが高いが十代後半に向けて差が消えていく。ただ幼少期に自分はスポーツが下手だと評価され続けるとその差は残る。つまり、仮に事実であれある時点で自らにレッテルを張った途端それらはより強化される方向に向かう
将来の再犯可能性をAIが予測するシステムが、米国の複数の州の裁判所で導入され、判決の検討に使われています。バイアスがあることがわかっているAIに、どこまで人の人生を左右する司法の場面で依拠できるのか、議論が続いています。
この連載にもありましたが、AIは過去のデータを学習するため、公平であるはずはなく、レッテルや、差別や偏見も学習。その意味で潜在的に差別を助長する可能性も。
まさに、記事にあるように、映画「マイノリティ・レポート」の世界に近いですね。

初犯の人の予測は困難でしょうが、繰り返しの人の場合には、ある程度精度よく予測できるような気がします。

ただ、そのデータを、どう活用するかの方が大きな課題でしょうね。

機械学習で得られる予測は、理由がないですし、完全な正答でもありませんから。

そのデータを人間が参考にすることは可能だと思いますが。