予期しない振る舞いへの対処
予期しない振る舞いへの対処
AIの学習において、アルゴリズムバイアスによってモデルが予期しない振る舞いをしてしまうことがあります。
アルゴリズムバイアスとは学習データに偏りがあると偏りのあるモデルが生まれてしまうことです。かつてアマゾン社では男性の履歴書が殆どを占める学習データを採用AIが学習し、女性であるというだけで減点を行ったことがありました。これによりアマゾン社の開発陣に「男性を女性より重点的に採用しよう」という意図が無かったのにも関わらず、結果としては差別的な採用AIが生まれてしまいました。その後、謝罪を行い速やかに採用AIの利用を中止しました。炎上してしまった場合は意図していなかった動作であることをユーザに伝え、真摯に謝罪を行うことが重要です。
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クイズ
2014年にAmazonが社員採用AIの開発を始めたが、学習用に用いたAmazonの過去の採用者の履歴書データの大半が男性だったために偏りのあるモデルが生まれてしまい、2017年にこの採用AI開発は中止された。このように偏った学習用データを与えることで発生する「アルゴリズムバイアス」を防ぐために有効な対応策として、最も不適切な選択肢を一つ選べ。
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