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体制の整備

体制の整備

法令の遵守や倫理的な課題を解決するために、プロジェクトの体制を整備する必要があります。まず必要なのがなるべく多種多様な性別や人種のメンバーを加えることです。

多様性の無いメンバーでは意図しなくともデータやモデルに偏りが生まれてしまう可能性があります。また、内部ルールの徹底によりコンプライアンスを遵守することや、コーポレートガバナンスのような外部の人間に監視してもらうような体制も重要です。

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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    個人個人で認識にバイアスがかかるのは当然であり、これを防ぐことは不可能であるため様々な人間の視点を取り入れることでアルゴリズムバイアスをある程度抑制できます。

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