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当該ツイートをみる限り、本騒動の原因は過学習などモデル精度ではなく、解釈と方策です。AI (というか単なる重回帰分析モデル)過学習は変数の妥当性・蓋然性の問題ですが、本騒動の原因の本質は先天的特徴へのネガティブスクリーニング(性別や国籍は原則変えようがない)のため。
具体的には、モデルを回して【有意な先天的特性(変数)=その先天的特性を持つ人の特徴】とモデル結果の一般化することは差別につながる(例 加害者の95%は男性→男性は一般的に加害性がある)。つまり、過学習どうたらは問題とは一切無関係です。その結果を一般化して解釈する人間性に問題がある。この人はそのこと全くわかっていないため、同じことを繰り返すでしょうね