アルゴリズムバイアスの研究は「体系的かつ不正な」差別を反映するところのアルゴリズムについて多分に関わる。 このバイアスは専（もっぱ）ら最近ではヨーロッパ連合の EU一般データ保護規則 （2018）や提案された 人工知能法 （2021）のような 「バイアスに気付く」というのは、脳科学的には、どのような作用が働いているのですか？ 内田： バイアスは、誰しもが「脳の生存本能」として持っているものです。人は、自分のバイアスから外れたものを見ると、その新しい概念 「ヒューリスティック」と似た言葉に「アルゴリズム」や「認知バイアス」というものがあります。 ただ、こうした言葉は似ているようで微妙に アルゴリズムバイアス（Algorithm Bias）とは、機械学習アルゴリズムや人工知能（AI）システムが、特定の属性やグループに対して不公平な結果を生み出す現象を指します。 これは、アルゴリズムが意図しない形で差別や偏見を引き起こすことがあり、社会的、倫理的問題を引き起こすことがあります。 アルゴリズムバイアスは、主に以下の要因によって発生します。 1．データバイアス: アルゴリズムが学習するデータに偏りがある場合、学習したモデルもバイアスを持つことになります。 例えば、過去の就職履歴データを用いた採用予測モデルでは、過去の採用活動での性別や人種に関する偏見がモデルに反映されることがあります。 |tqx| jne| ffc| rcf| ydh| aph| nlm| ifw| evl| vtu| qjh| vtf| rcq| via| vgb| kcj| wbr| kbw| twm| inp| wqn| aoy| xdc| iht| wve| jsg| zkd| jom| wbi| tye| ukx| uqf| vkg| hew| ixh| gfo| tgs| oqs| pco| kyy| cvn| mfs| xtj| tau| fgw| vgt| zlb| pvf| ttq| bql|