機械が私たちの偏見を継承する仕組み | POSTD

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aroechan 機械学習において、データセットがアルゴリズムと同等に重要であるというのがもっと浸透してほしい。偏ったデータには偏った結果しか出力されない

2018/11/16 リンク

quick_past より人間くさくなってるとも言える。と同時に我々が生まれながらに持っている問題や、それとの付き合い方も考え直す機会になるのでは

2018/11/27 リンク

rgfx 「AIだから無罪」なのではなく、「AIはそれを作った人間や組織の偏見を、組織の外にさらけ出す」ということ。機械は作ったようにしか動かない。ビッグデータや機械学習を統計的差別の道具にしてはいけない。

2018/11/27 リンク

knok 英語から兄・弟・姉・妹を適切に翻訳するのも結構大変そうだ

2018/11/16 リンク

p_tan 機械学習がいかにして偏見を学習するか、そして、機械学習によって人間の偏見が助長されるか、の解説

2018/11/16 リンク

threetea0407 白人の顔だけ学習させたモデルが黒人を「ゴリラ」だと判定するという話、白人しかいない国の人々は黒人をそのように認識するのではないかと思った。

2018/11/16 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

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機械が私たちの偏見を継承する仕組み | POSTD

機械は言語の処理を学習する際、人が書いた文章のサンプルから性別や人種的な偏見を継承します。トルコ... 機械は言語の処理を学習する際、人が書いた文章のサンプルから性別や人種的な偏見を継承します。トルコ語では、”彼（he）”、”彼女（she）”、”それ（it）”を表すための代名詞が、”o”の1つしかありません。”o”の代名詞が含まれるトルコ語の文章をGoogle翻訳で英語に翻訳する場合、翻訳アルゴリズムは英語のどの代名詞が”o”に相当するのかを推測することになります（性別が不明な場合、大抵は”彼”）。そして、アルゴリズムはジェンダーバイアス（性差に基づく偏見）を反映しながら、”彼は医者です”、”彼女は看護師です”、”彼は勤勉です”、”彼女は怠け者です”のような形で文章を翻訳するのです。言語処理の学習に際して、多くのアルゴリズムは人が書いたニュース記事やWikipediaなどの文章を参考にしており、こうした言語モデルから単語間の関連付けを行っています。しかしそうすることで、例えば” 「彼」

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techtech05212024/02/22
tamu222i2018/12/14
keint2018/12/12
hdkINO332018/12/03
fumokmm2018/11/29
quick_past2018/11/27
peppers_white2018/11/27
rgfx2018/11/27
tuiterukun002018/11/19
y-koshi2018/11/19
samurairodeo2018/11/18
hogataro2018/11/17
tick2tack2018/11/17
amatuka2018/11/16
FutureIsWhatWeAre2018/11/16
akishin9992018/11/16
rinronta2018/11/16
knok2018/11/16

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