公平性は実現可能

AI の倫理

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

AI における公平性

• 公平性： どのグループも優遇しない
• 人種、性別、社会経済的地位などに関連

• AI は患者の治療経過を公平に予測すべき
• 特定の集団に対する偏りがあってはならない

公平性はなぜ重要か？

• AI の高速処理は、影響を大幅に増幅する可能性がある

• 公平性は、社会的弱者が不等に扱われるのを防ぐ
• 責任ある AI の実装に不可欠、誰に対しても公平な配慮を保証

¹ アイコン作成：noomtah & Parzival' 1997 (www.flaticon.com)

公平性の推進

• 公平性の推進は難しいが可能
• 特定の変数を省くことで、潜在的なバイアスを低減
• 人種、性別、年齢、社会経済的地位、性的指向、宗教などの変数を除外

意図しない問題が存在

• 差別要因となる変数を排除しても、意図しないバイアスは依然として起こり得る

• 公平性を確保するために強固な戦略が必要

¹ アイコン作成：Freepik (www.flaticon.com)

バイアスの最小化

• AI の公平性の主な目的は、バイアスの最小化
• その第一歩は、バイアスの存在を認めること
• AI を疑い、警戒する姿勢を忘れない
• 公平性のために頻繁な監視と監査を実施

練習しましょう！

AI の倫理