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米AmazonのAIによる履歴書判定システム、男性有利な判定が判明して開発中止になっていた」記事へのコメント

  • 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……。

      --
      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
      • by Anonymous Coward on 2018年10月15日 14時07分 (#3497935)

        そもそも「成果」の評価自体が自明じゃなくて、しばしば恣意的に行われるものなので。

        「この人の成果が94.75だけど、こっちの人は32.70か」みたいに計測できるわけじゃない。

        営業の売り上げみたいなのでも、前任者が顧客との信頼関係を育てたおかげかもしれないし、
        会社のブランドや画期的新商品によるものかもしれない。そういったものを全て切り分けて、
        本人の貢献部分のみを数値化するなんて、いったいどうやれば実現できるんだ?
        #野球でいう「送りバント」や「犠牲フライ」みたいな貢献もあるしねえ……
        #ランナーとバッターの貢献度は何対何で振り分けるのが妥当なのだろう?監督の作戦が間違ってた場合は?

        まして技術者の評価になると、日本の経営者は「見えにくい」「分からん」と評価を諦めてる状態だ。
        チームになると完全にお手上げ。

        囲碁の場合でさえも、個々の試合の勝敗の判断なら「何石差で黒の勝ち」ってできるけど、
        「どのくらい強くなったか?」については、結局イセドルに対戦して頂くほかなかった。
        それで「世界チャンピオンにも勝てるくらいに強くなった」ことは証明できたけど、
        「どっちが、どのくらい強いの?」になるともはや凡人の理解を超えている。

        親コメント
        • by Anonymous Coward
          野球みたいに細かくメンバー変えながら年間100回以上の試行を行うなら
          個々のメンバーの貢献度なんて簡単に統計で出てくるだろ。
          他のメンバーも球場も対戦相手も変わらずに選手1人だけ交代したときの勝率の差がそいつの貢献度だよ
          複数の条件が同時に変わるので容易には計算できないけど、それは容易じゃないというだけの話
          • by Anonymous Coward

            それは論外だと思う。

            同じメンバー、同じ条件で同じ敵に対して互いに同じ作戦で攻めるなら同じ結果に繫がるかも知れないけど、
            普通は全部異なるし、しかも人間は経験を積むんだ。同じ相手と戦った場合でさえも前回の反省を
            元に戦い方を変えてくる。同じ結果は二つとない。

            しかもチームで戦ってるからなおさら。

            さらにメンバーを入れ替えても、たとえば送りバントにおいて、バントする側と走る側との貢献度比の
            問題については何も解決してくれない。送りバントに成功した場合でさえも、それはバントが上手かった
            からか足が早いからか、単に敵がヘッポコだったからか、さあどれだ。
            しかも同じ相手に何度も送りバントをくり返せば、送りバントを警戒されるようになるから、
            自動的に成功率は下がる。

目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond

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