「米国の犯罪予知システム、効果がないとして使用を取りやめる警察署が相次ぐ」記事へのコメント

スラドに聞け!!!!

[Takahiro_Chou (21972)]

予想が当たらなかった理由として、どれが一番、嫌??

1. 「就活者の採用/不採用をAIで決めるようにしました→これまでの採用担当者の偏見がより露骨な形で現われただけでした」的なパターン
2. 全国どこでも使えるモノを作ろとしたが、地域差が思ったよりデカかった
3. 逆に特定地域に対する過剰な最適化が意図せず行なわれてしまったものを全国で使おうとした
4. 公的機関(例:警察署)内での犯罪発生発生を正しく予想したケースがやたら多かったが、それを握り潰した
5. 4の類似パターン：「予想結果を知る事が出来る立場に有る者こそ実は犯罪者だったせいで、事態がややこしくなる」と云うケースを想定していなかったが、それが思ったより多かった
6. 4の類似パターン：「○○地区で警官による犯罪の発生が予想されます。犯罪種別：白人警官が黒人容疑者を不当に殺害」

Re:

[Anonymous Coward]

2と3以外は予想があたっていることになっているじゃないか、やり直し。

Re:

[Anonymous Coward]

12時間はざっくりしすぎなのでは。
今週一度は雨が降ります、という天気予報は使い道がないのと同じで。

Re:

[Anonymous Coward]

1って偏見を条件に直接入力したのでない限り、
機械的に抽出されうる区別要件だったってだけでは。
医大入試で離職率を属性別で出して入試試験に反映したら怒られた案件あったけど、
入試結果じゃなくくて離職率が高いことの方を問題視しろよと……
そっちはただの属性値加点みたいな物がたまたま男女区別だっただけだし、
離職率の要因によっては差別と優遇の意味がひっくり返るだろうにと。