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開発チームは解散したみたいだけど,もしこのチームを解散させないために目的に変更するなら,どんな目的なら継続できそう?
例えば,応募者を判定するのではなく,過去採用データを解析するために決定木のような AI を使うと変更したら.
人事にかかわる人は一部なので,採用者はどうしても偏る.これまでの採用者にどのような偏りがあり,その偏りが必要なものなのか,解消するべきなのか検討して,今後の採用人事に活用するとしたら,継続できそう?
採用したかどうかではなくて、採用後にどれくらい成果を残したかで判定するようにすればいいんじゃない?
#その結果、白人男性がもっとも成果を残すことが分かったってんなら根は深いが……。
今回、男性の応募者が多く、結果男性の採用者数が多くなったという結果をもって、女性や女性にかかわる内容がマイナス評価されたって話なんで、もし・社内の分布として白人男性が最多数派・人種・性別でカテゴリー分けしたとき、カテゴリー内での成果か分布がほぼ同じという前提なら、たぶんAIは「白人男性がもっとも成果を残している(絶対数的な意味で)」って判断するんじゃないかな。無論、特に2つ名の前提がちょっと極端すぎなのはわかってるけど、そういう判断をするデータベース(いい加減AI呼ぶの嫌になった)が、果たして現実的なデータを食っても望み通り(成果をいらん属性で評価しない)の結果を出してくれるかわからん、つまりプログラムそのものに欠陥があるって判断が今回の結果でしょうね。だから「もし」はない、目的変更自体がありえないってのが答えかと。
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未知のハックに一心不乱に取り組んだ結果、私は自然の法則を変えてしまった -- あるハッカー
開発チームを残すために目的を変更できるなら (スコア:1)
開発チームは解散したみたいだけど,
もしこのチームを解散させないために目的に変更するなら,
どんな目的なら継続できそう?
例えば,応募者を判定するのではなく,過去採用データを解析するために
決定木のような AI を使うと変更したら.
人事にかかわる人は一部なので,採用者はどうしても偏る.
これまでの採用者にどのような偏りがあり,
その偏りが必要なものなのか,解消するべきなのか検討して,
今後の採用人事に活用するとしたら,継続できそう?
Re: (スコア:1)
採用したかどうかではなくて、採用後にどれくらい成果を残したかで判定するようにすればいいんじゃない?
#その結果、白人男性がもっとも成果を残すことが分かったってんなら根は深いが……。
しもべは投稿を求める →スッポン放送局がくいつく →バンブラの新作が発売される
Re:開発チームを残すために目的を変更できるなら (スコア:0)
今回、男性の応募者が多く、結果男性の採用者数が多くなったという結果をもって、
女性や女性にかかわる内容がマイナス評価されたって話なんで、
もし
・社内の分布として白人男性が最多数派
・人種・性別でカテゴリー分けしたとき、カテゴリー内での成果か分布がほぼ同じ
という前提なら、たぶんAIは「白人男性がもっとも成果を残している(絶対数的な意味で)」って判断するんじゃないかな。
無論、特に2つ名の前提がちょっと極端すぎなのはわかってるけど、
そういう判断をするデータベース(いい加減AI呼ぶの嫌になった)が、
果たして現実的なデータを食っても望み通り(成果をいらん属性で評価しない)の結果を出してくれるかわからん、
つまりプログラムそのものに欠陥があるって判断が今回の結果でしょうね。
だから「もし」はない、目的変更自体がありえないってのが答えかと。