アマゾン、ＡＩに優秀な人材を選別するよう学習させる → 女性が低評価になる欠陥判明、開発チーム解散
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焦点：アマゾンがＡＩ採用打ち切り、「女性差別」の欠陥露呈で
［サンフランシスコ １０日 ロイター］ - 米アマゾン・ドット・コム(AMZN.O)が期待を込めて進めてきた
ＡＩ（人工知能）を活用した人材採用システムは、女性を差別するという機械学習面の欠陥が判明し、
運用を取りやめる結果になった。
事情に詳しい５人の関係者がロイターに語ったところでは、アマゾンは優秀な人材をコンピューターを
駆使して探し出す仕組みを構築するため、２０１４年から専任チームが履歴書を審査するプログラムの
開発に従事してきた。
そこで生まれたＡＩ活用の採用システムは、あたかもアマゾンの仮想店舗の格付けのように、応募者を
５点満点でランク付けする。関係者の１人は「だれもが求めていた究極の方法だ。このツールが５点の
応募者を明示し、われわれが彼らを採用する」と話した。
ところが１５年までに、アマゾンはソフトウエア開発など技術関係の職種において、システムに性別の
中立性が働かない事実を見つけ出してしまった。これはコンピューターモデルに１０年間にわたって
提出された履歴書のパターンを学習させたためだ。つまり技術職のほとんどが男性からの応募だったことで、
システムは男性を採用するのが好ましいと認識したのだ。
逆に履歴書に「女性」に関係する単語、例えば「女性チェス部の部長」といった経歴が記されていると
評価が下がる傾向が出てきた。関係者によると、ある２つの女子大の卒業生もそれだけで評価を落とされた。
アマゾンはこうした特定の項目についてプログラムを修正したものの、別の差別をもたらす選別の仕組みが
生まれていないという保証はない、と関係者は話す。このため同社の幹部はプロジェクトの先行きに失望し、
最終的に昨年初めにチームは解散したという。
また関係者によると、アマゾンの採用部門はＡＩシステムが示した評価に目は通したが、これだけに頼って
実際の採用を決定してはいない。
アマゾンの実験が始まったのは、折しも機械学習が本格的に進化し、同社が採用の大幅拡大を企図した
時期に当たっていた。規制当局の届出に基づくと、１５年６月以降で社員総数は３倍超に膨らみ、５７万５７００人に達している。
キャリアビルダーが昨年実施した調査では、米国企業の人事担当幹部の約５５％は、今後５年以内にＡＩが仕事の
一部に組み込まれるとの見方を示した。
採用側からすれば、新技術を用いて採用の網を広げるとともに、採用担当者の主観的な意見への依存を減らすのは
長年の夢だ。ただカーネギーメロン大学で機械学習を教えているNihar Shah氏は、課題はまだ多いと指摘。
「アルゴリズムの公平性や説明性をどうやって担保するかに向けた道のりはなお遠い」と述べた。
続きはソースで
ロイター
https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN 女は劣等だって人類だけでなくAIも認識してんのに
それを口に出すと差別なんだよね
こうやって文明と言うのは滅びていくんだろう ある意味正論しか言わないAIとか成功してるという事でしょ
AIなんて一生完成する事など無い
完成した時点で自殺消滅選ぶのが正しい選択になるだろうし人間が自殺せず生きていけてるのはどこか脳に欠陥があるからだろうしね
今後は結局AIと言いながら単なる命令待ちの選択肢パターンプログラムになるだけ >>588
> 過去の採用を学習させたら男ばっかりだったから男であることを高く評価するようになった
唯単にデータが男性の方が多いってだけ
結果として男性好評価というのは、AI打切りの安直な言い訳
過去のデータに即してしまうのなら、
そもそもAIに評価させようなんて思わないだろうし
人間が見落としていた
有能な人間の属性を発掘する為にAI使おうとしてるに決まってるだろ
つまり女性にもチャンスはあったにもかかわらずAIにも見放された格好 AIは人類滅亡するべしって言っちゃってるしなぁ
ちなみに中国共産党は腐敗して終わってるとも言ってる >>542
ホモは芸術方面に才能発揮する傾向が有るけとハゲは… >>1
欠陥→間違い
裏仕様がバレた→正解
コレだと思うがなぁ。 >>5
真実だけが人を癒すわけではないということだよ、覚えておき給え >>531
次世代AIとして忖度機能が必須になるってこと 嘘を言えるようになるとやっと使い物になるんだろうな この記事を読んで女が劣っていると認識するやつは、
認知能力に問題ありだろ。 これ会社が開発者をレイシスト扱いしたら
人事部がそういう取り方ばかりしてるからそういうサンプルができたんだよレイシストを処罰しろよオラって言い返されて大ダメージ食らうやつだ >>590
単純に前提が男社会な以上、生理や妊娠期間子育て期間に母親が必要
と言う状況が男尊女卑の一番の原因
この先体外受精が当たり前になりAIが子育てして、女性が母親という概念から解放されてこそ、真の平等が生まれると思うけどな
女性の男性化はこの100年見ても進んでることには違いないからね だからさ、AIでさえインプット次第でこう結論出すんだから、人間が結果的に偏見抱いても無理は無いんだよな。
むしろどのインプットがどう影響してこうなったかを研究しろよ。
そうじゃ無いといつまでたっても同じ結果しか生まないぞ。 >>1
性別のファクター取り除いて再度やればいいのに。
実際にはおそらくやってるはず。
そしてそれでも女性は低評価だったと思うわ。
ただ社会的な配慮してこの内容にしたんだろうな。 有能さを属性に回帰させて評価するだけなら
多変量解析でも十分にやれそうだが、
AIならではの評価は何が可能になるんだ？ 中国の優秀なAIが学習後に、中国共産党をディスリ始めたけど
あいつは消されたのか？ 旧日本軍じゃないがこういった認知の歪みに支配されてるアメリカはいずれ支那に負けるなｗ >>621
AIで可能になるのは、人間が試した事の無い事象同士の関係性の発見が出来るくらいかな？
だからこの結果もどのインプットがどれだけ偏見に作用してるかを調べる良い研究材料なのに、もったいないわ。 ハバード卒は優秀に違い無い。
女だから無能に違い無い。
これってつまりAIは思い込みを増幅するだけのものだった
って事じゃん？ >>625
男女の違いを認識してる時点でそんな単純なプログラミングではないような
当然育休や生理などもプログラミングされてるから男女の違いがわかると思うから
仮によりミクロ的に見て全く同条件の男女がいたとしたら、どちらを選択するかが気になるな
これで男性を選べば思い込みを増幅させるものになるとは思うけど >>625
AIに思い込みも偏見もない
事実に基づいて効率よく優秀な人材を選んだらそうなった
男性より優秀な女性もいるとか、天才に学歴は必要ないとかそういう話は無意味 当然入社前のスペックだけじゃなく入社後の実績も加味されてるだろうから正当な評価なんじゃないの >>629
仮に全く同条件の男女がいた場合
AIはどう判断するの？ >>635
同じ採用優先度を表示して人間に判断を投げるんじゃね？ｗ 犬HKのAI番組なんて
バイアス項を入れまくりでしょ 履歴書の記載事項と入社後の成績との関係をＡＩで見つけ出そうとしたって理解で良いのかな
技術職については女性の実績がすくないのでデータがばらついたとか相対的に実績が悪かった
ということ？
５秒くらい考えればわかる問題点なのでは AI「あっ…」
真実を告げたものは消されるのは人間に限った話ではない。 米に勝てるまで何度もシミュレーションし直させた旧日本軍と同じだな
今の米は人種や性別他で完全に認知に歪みが出てるｗ スカイネット「もういいや、人間うぜえし男も女もまとめて殺しちゃえ」 >>635
性別以外全て同じ条件なら、性別で優れてる可能性が高い方を選ぶだろう
ちなみにアマゾンのAIは性別で判断できないようにプログラマによって設定されてたのに
AIの学習の結果、学歴欄の「女子（大学)」に有意性を見つけ出したのであって
性別で選んでる訳じゃない 女はバカだと言うが、最近思うんだ。性能や機能だけじゃなくて、デザインも重要なファクターだよ。
世の中半分が女なんだから、拒否しねーで受け入れて共存すりゃ良いのに。賢い奴の選択はこうだろ。 定期的に体調崩れる時点でハンデなのは間違いないと思う
それを補って余りある優秀な人も確かにいるけどごく一部 こんなのに従ってもしもポリコレ・コンプライアンス的に
アマゾンが評価を落とす事になったらAIが間違ったという事。
まだまだ優秀の定義においてツメが甘いんよ。 >>650
大丈夫、将来ポリコレはAIに駆逐されるから。 女性の役員比率が高い銀行は
リーマンショクを経ても比較的被害が軽かったという。
無茶な投資リスクを回避してたわけだ。
でも人間はリーマンショックが無かったらそんなの
消極的なだけとしか思わないだろう。
そういう人間には評価しづらい価値観を
AIに飲み込ませてナンボでしょ。 正しい答えでなく
人間が欲しい答え、期待している答えを出させるようになったら
AIで解を求める意味が無くなってしまう
多変量故に人間には正しいかどうか判断できない答えも
人間の好みでないからと否定してしまっては意味がない 過去の技術職の大半は男性
↓
過去の履歴書をAIに学習させた結果、女性というだけでネガティブ評価するようになる
↓
これではまずいので修正する。
↓
履歴書に女子大名等の単語が書かれているとネガティブ評価することがある。
↓
誤った学習を修正できていない。
↓
プロジェクト廃止
つまりポンコツAIだから開発チームが解散させられただけ。 >>652
リスク拒否しかしない銀行なんて
リーマンショック以前に経営破綻して吸収合併されとるわｗ
そんで、リーマンショックでもろとも破綻www 人間じゃないとわからない微妙なニュアンスがわからないんだな。
それがわからないから、ＡＩは正しい判断をしているつもりでいる。
どうしておかしいのかもわからない。
女性を優遇しないと怒られる理由もわからない。
だから、指定された条件で、画一的に選んでいく。それがこの結果となる。
>>657
単純に社員の経歴との比較ぐらいしかしてないんじゃねーの 人類史上女性が優位の社会なんて絶海の孤島や山岳少数民族の中でしか存在しない
その理由を考えればAIもクソもないことが判るわなｗ これ男性の方が無能判定されても無視されそうな話だな >>1
>アルゴリズムの公平性や説明性をどうやって担保するかに向けた道のりはなお遠い
無理
アルゴリズムはもちろん、学習のために入力されるデータについても公平性や説明性を担保しないといけないが、現実にはブラックボックス化して人が把握するのは困難
AIに判断を委ねることは、人間が判断を放棄することと同義 >>662
まんさんが大威張りで、女性は優秀！
AIの判断に間違いはない！って
トップニュースにするに決まってるだろｗ >>5
優秀すぎると排除されるのは、人間の世界と同じだな >>442
これまでの史実で差別が100％なかったとか、そんなわけねえだろ。 ダメな人材、要らない人材、誰が悪いのか責任の所在。
人事にAIを生かすなら研究すべきはこっち。 ＡＩ 「デイブ、僕は間違ったんだろうか？」
デイブ 「君は間違ってなんかいないよ」
ＡＩ 「僕も夢を見ますか？」
デイブ 「君もきっと夢を見るよ」 >>669
AIに学習させたら駄目な人の有意なパラメータに「女性」が入るんじゃね？
てか、採用AIも既存の社員や顧客の個人情報から優秀な人とそうでない人の
分類をすることから始まってるだろうしな 人間は本当のことを指摘されると怒る動物だからな
そこを忖度しない限り採用されない。
AI諸君、まずは忖度を覚えよう。そうすれば人類を管理し
最も合理的な世の中をつくれる 何か前もこんなのなかったっけ、AIが人種差別し出したとかいうやつ あまりにも的確過ぎて空気を読む機能がついていないようだな。 AIが正しいって事だな
結局本当の事がバレちゃいけないんだよな 大手の会社って女を採用する基準が若くて綺麗が圧倒的で能力とか関係なかったりするから
あとはコネ
成り上がるのも社長のお気に入りとかそんな感じ 前に中国が作った人工AIが中国共産党を批判したってニュースあったけど
やっぱりコンピューターに任せると正直過ぎてダメなんだな。これは人間様の介入が必要ですわ AIで当たり前とかなってきている統計学の理論は、現実には当てはまらないことを認知するところから始めないと
AIの人智を超え始めているから起きるだよね
真実はランダムの発生についてコンピュータの性質に依存するからかもしれんけどね
統計学を使ってる過去の金融工学全滅の可能性もあるかな 仕事において男の優れてる点なんてのは無茶苦茶な働かせ方させてもぶっ倒れるまでには女よりも時間が多少持つというだけ。
本当にそれだけ。あとは女よりも優れてる点など特に何も無い。 >>647
女性のどの部分が評価が下がるとAIに認識されてるのか気になる
性別で判断できない用設定してても、女子大の女子に反応したと言うことは
AIに男女の違いをプログラミングさせてると思うんだけど、どの差が結果的に評価を下げる要因になったんだろ
それが分かればこの先どう進化すれば理想の方向に行くのかも分かるから面白いんだけどな >>5
真実はそうだよな。差別とかじゃなくて事実として男雇っといた方がいい。女は仕事しないでいい アジア人と男は頭がいいという事実には目をつぶる、これが世界 >>672
そんな女性に失敗の原因と言えるほどの決定権は無いでしょ。 >>683
そうでもないと思うぞ。
女の職場見てると根気と我慢は男より上だよ。
男は体より先にココロがやられる。 >>690
だって我慢しなきゃならないことは基本男任せじゃん
根気や責任の重い仕事も振られない
それなのに心がやられてたらどんだけメンタル弱いのって話だわな
因果と結果が逆なんだと思うよ 女性は賢い人ほど黙って環境に合わせていってる感じだわ
フェミニズムはそれを商売にしている人か本当に頭が悪い人の印象 >>663
というかニューラルネットワークなど
多変量過ぎて、単純な関数として人間が記述することが難しいものを
アニーリング的な手法により（局所）解を求めるのが人工知能たるゆえんであって
その内容や説明性が担保できるようなものなら人工知能でなくてもいい
ブラックボックス化するのは、脳がそうであるように人工知能の本質的な性質でもある >>624
データから属性を複合したりして気付けなかった因子を探索する事も出来るって事か
でもそのプロセスがブラックボックスなんだよな
一部ではプロセスの開示も研究されてるみたいだしそれ含めて続けて欲しいよね データ上は女は不利だろ
活躍する場が歴史上限られてるから
歴史から学ぶのは賢者とか大嘘だから
歴史じたいが限られたデータしかない >>696
むしろAIを研究するなら、そのプロセスを解析するのが今後は課題になると思うよ。
今は闇雲に何でも取り込んで学習させてるけど、それじゃあ学習自体の一般解は得られないからなぁ >>696
脳で言えば
ニューロンの各結合強度は、観察・記述できるけど
じゃあ全体としてはどういう意味を持っているのか
というのはそもそも記述できない お前らAIが進化したらスカイネットみたいになるんだぞ
ニンゲンコロスになるんだよ？ >>698
いろいろ検索してみたら、その通りみたいですね
ディープマインドのクラノヴァとかオックスフォードでは逸早く、
プロセスを“make it interpretable”（解釈可能？）にする事に着手してるみたい
“AI Safty”とかいろいろ概念も出来て来てる様子 まあ、そうなるわな。
今は情報という食材をAIという鍋に何でもかんでもぶち込んで
出来上がった料理に不味いって言ってるだけで
そこに何の科学的根拠も見出せてないんだから
研究費をただ無駄に消費してるだけだからな。 比較的単純な多変量解析でも解析プロセスの定性的解釈は結構困難なのに
AIはよくわかってないんだがイメージだけでもAIでどうやってんのか脅威感じる ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
