2020年01月23日 16時00分 公開
特集/連載

人工知能が偏見を助長する? 原因は学習データにあり特選プレミアムコンテンツガイド

AI技術には性別や人種のバイアスに基づいた判断をしてしまうリスクがある。バイアスを軽減し、公平かつ正確な判断をするAIシステムを構築する方法を考える。

[TechTargetジャパン]

関連キーワード

ITガバナンス | 機械学習


ダウンロードはこちら

 Amazon.comは人工知能(AI)エンジン搭載の人材採用システムの開発を2017年に中止した。中止の理由は、採用の判断に女性就業希望者に対するバイアス(偏見)が含まれていたことだった。原因はAIシステムの機械学習に使っていたデータにあった。性別や人種へのバイアスが含まれた学習データ(教師データとも)を利用すると、AIシステムがそのバイアスに基づいた判断をするリスクがある。

 偏ったデータはときに役立つこともある。意図的にAIシステムの判断をゆがめる学習データを利用することで、かえってAIシステムの判断の正確性を高められる場合があるからだ。

 一般的にAIエンジンはブラックボックスになっている。バイアスの有無とその原因を判断することは困難だ。AIシステムのバイアスを解消しつつ、正確な判断ができるように学習させるにはどのようにすればよいのだろうか。本資料では、AIシステムのバイアスを取り巻く現状とバイアスを軽減する方法について、事例を交えて説明する。

プレミアムコンテンツのダウンロードはこちら

ALT ダウンロードはこちら

ITmedia マーケティング新着記事

news065.jpg

これからの企業コミュニケーションを読み解くキーワード「ナラティブ」とは?
話題書『ナラティブカンパニー』の著者である本田哲也氏とソーシャルメディアマーケティ...

news020.jpg

SDGsステートメント策定までにやったこと 眞鍋和博氏(北九州市立大学教授)と語る【後編】
前編に引き続き、LMGのSDGs推進活動をご指導いただいた北九州市立大学教授の眞鍋和博氏と...

news014.jpg

「マーケティングオートメーション」 国内売れ筋TOP10(2021年8月)
マーケティングオートメーション(MA)ツールの顧客ドメイン数ランキングを紹介します。