アカウント名:
パスワード:
AIにまず法律とか学ばせて、どんなことが差別になるか学ばせれば良いのでは。当然それは国によって異なるものになる。
概念を学ばせて、そちらを第一に判断するアプローチも隆盛ですよ。ただ大半は、許容しがたいほど異常な結果になります。まぁ、それこそが革新であり斬新な発想なので期待通りでもありますが。
ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。なので人事関連では過去の採用基準と実績をインプットとして、その延長線上でより良い判断を繰り返すよう模索するアプローチが主流になっています。
＞ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
アイビーリーグでも、法律が求める「公平な人種比率」を維持するために母数（≒合格者）が多すぎるアジア人は足切りして、逆に少ない白人と黒人にゲタ履かせているしな。
さてAIは、これを公平と判断するのかな・・・
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」
法律とか (スコア:0)
AIにまず法律とか学ばせて、どんなことが差別になるか学ばせれば良いのでは。
当然それは国によって異なるものになる。
Re:法律とか (スコア:2, 興味深い)
概念を学ばせて、そちらを第一に判断するアプローチも隆盛ですよ。
ただ大半は、許容しがたいほど異常な結果になります。まぁ、それこそが革新であり斬新な発想なので期待通りでもありますが。
ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
なので人事関連では過去の採用基準と実績をインプットとして、その延長線上でより良い判断を繰り返すよう模索するアプローチが主流になっています。
Re:法律とか (スコア:1)
＞ちなみに人事採用なんかだと、平等や公平、多様性の範囲を広げて強制するほどに、ただのランダムに近づくという結果が出ています。
アイビーリーグでも、法律が求める「公平な人種比率」を維持するために
母数（≒合格者）が多すぎるアジア人は足切りして、逆に少ない白人と黒人にゲタ履かせているしな。
さてAIは、これを公平と判断するのかな・・・