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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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0001名無しさん@涙目です。(宮城県) [US]
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2018/10/11(木) 22:30:59.40ID:0urIMr6l0●?PLT(13121)

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
0842名無しさん@涙目です。(茸) [JP]
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2018/10/14(日) 17:13:20.49ID:qfKGjO8z0
>>841
AIがわかる評価基準に落とし込めるものと
そうじゃないものはどう区別するかわかる?

人事の話で、人を超える面もあるけどそうじゃない
面もあるって書いてるところからして、頑張って嘘ついてる
ようにしか見えないけど、そうじゃなきゃ気にしないで。
0845名無しさん@涙目です。(新疆ウイグル自治区) [US]
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2018/10/14(日) 17:37:59.89ID:ibQSMK6A0
女は子を産むとメスモード発動するから仕事に向いてないんだよ
0846名無しさん@涙目です。(神奈川県) [JP]
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2018/10/14(日) 17:48:24.53ID:t3TlJUNL0
経歴や資格等にバイアスが発生するからな

というか海外の企業は履歴書に顔写真や性別を書かせない
差別に繋がるような情報は聞くのはNG

だからあくまでもそれ以外の情報を考慮したら女性が低評価になった

単純に履歴書に女性が書いてあったら低評価程度なら
女性に関する判定論理をニュートラルにするよう強制的に上書きすれば良いだけ

でもそうじゃないから開発中止になったんだよ
0848名無しさん@涙目です。(新疆ウイグル自治区) [CN]
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2018/10/14(日) 18:09:14.58ID:P6ek/tt60
採用基準と採用後の実績の関係ってのは人事にとって永遠のテーマなわけで
AIはそういう関係を人間では無理だったレベルで解析できるんでまだ初期の段階でのこういうミスマッチみたいのはあっても
そういうのも学習しつつ人間がやるより遥かに確実なレベルの採用ができるようになっていくんでしょ
0849名無しさん@涙目です。(東日本) [US]
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2018/10/14(日) 18:24:04.24ID:p5qQXxBi0
医学部大勝利
0850名無しさん@涙目です。(石川県) [NL]
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2018/10/14(日) 18:25:53.92ID:KZYSPp8I0
忖度というメタ概念を学習するには早かったか
0851名無しさん@涙目です。(庭) [JP]
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2018/10/14(日) 18:37:06.22ID:NysoYSL60
今までのまんさんの働きぶり見て判断してるんだろ
それなら怒りの矛先は先輩まんさんに向けるんじゃないの?
0853名無しさん@涙目です。(空) [JP]
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2018/10/14(日) 18:51:39.32ID:Avo/5a0w0
>>823
インプットするデータの欠陥ではあるな。
「優れた業績あげそうなヤツを選べ」でも、「問題起こしそうなヤツを選べ」でも、
どちらも男を選ぶと思う。そもそもデータ量が男女で違うんだから。

むしろこれで面白いのは、AIだろうが人間だろうが、データが無ければコンザバになるのは当然、って話だな。
人間じゃなければ先入観が無い、なんて幻想もいいとこ、ってことだ。
0855名無しさん@涙目です。(公衆電話) [JP]
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2018/10/14(日) 22:02:00.47ID:p0FI0hwi0
>>853
先入観はないだろ
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