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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?
“偏っている”ことを妥当性も考えずに悪と考えているからじゃない?発想を変えて”男性にだけ適用できる判定AI”にすれば問題ないし、そもそもなんで偏るのかを考えても良いと思うけど、それってAIじゃなくて本来の意味でのBI(Business Intelligence)だよねAIとかいう前にまずデータを可視化しろと
AIとかいう前にまずデータを可視化しろと
可視化は重要ですよね.元のコメントに決定木と書いたのは,それが AI の手法でデータを見やすくするものだからです.例えば決定木の可視化ライブラリ dtreeviz [hatenablog.com] を使うとデータを理解しやすいですね.
>発想を変えて”男性にだけ適用できる判定AI”にすれば問題ないし、いつから差別には男女差別しかないと勘違いしていた?
このAIはあらゆる差別を再現する。それは男女差別に限定されない。男性応募者だけに適用したしても、今度は人種差別問題とか国籍差別とか出るだろうね。この地域は黒人出身社が多いから不採用とか、大学がX国の大学だから不採用とか。
>そもそもなんで偏るのかを考えても良いと思うけど統計というのは本質的に偏るものですよ。「偏らない方法」は必死で考えるけど、それでもやはり偏りは避けられない。偏りがない統計とは、バグのないプログラムのようなものだ。誰もが夢見て追い求めるけれど、手に入れた者はいない。
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海軍に入るくらいなら海賊になった方がいい -- Steven Paul Jobs
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: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)
“偏っている”ことを妥当性も考えずに悪と考えているからじゃない?
発想を変えて”男性にだけ適用できる判定AI”にすれば問題ないし、そもそもなんで偏るのかを考えても良いと思うけど、それってAIじゃなくて本来の意味でのBI(Business Intelligence)だよね
AIとかいう前にまずデータを可視化しろと
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:1)
AIとかいう前にまずデータを可視化しろと
可視化は重要ですよね.
元のコメントに決定木と書いたのは,それが AI の手法でデータを見やすくするものだからです.
例えば決定木の可視化ライブラリ dtreeviz [hatenablog.com] を使うとデータを理解しやすいですね.
Re: (スコア:0)
>発想を変えて”男性にだけ適用できる判定AI”にすれば問題ないし、
いつから差別には男女差別しかないと勘違いしていた?
このAIはあらゆる差別を再現する。それは男女差別に限定されない。
男性応募者だけに適用したしても、今度は人種差別問題とか国籍差別とか出るだろうね。
この地域は黒人出身社が多いから不採用とか、大学がX国の大学だから不採用とか。
>そもそもなんで偏るのかを考えても良いと思うけど
統計というのは本質的に偏るものですよ。
「偏らない方法」は必死で考えるけど、それでもやはり偏りは避けられない。
偏りがない統計とは、バグのないプログラムのようなものだ。
誰もが夢見て追い求めるけれど、手に入れた者はいない。