必要なもの"ブラックボックス"人工知能まで届いていたとも言われているのは遅すぎるのでは
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この数年間は、1980年-iesの学生は、医学部セントジョージ病院ロンドンで選ばれた高い技法です。 コンピュータプログラム、初の見通しを再開し、選択から全ての用途2000名の候補者。 のプログラム解析の記録の収入の特性に合格者には、調整まで、その解は一致していないとの意見の選考委員会です。
ただし、プログラムを用いたものがあります。より良い成績をと学術の成果です。 年間実施後において、両医師は、病院のプログラムは通常は拒否する女性候補者の非ヨーロッパの名称にかかわらず、学術出すのが大きな特徴である。 医師から60応募者は、毎年、ただ否定される就職面接での性別や人種です。 プログラムには男女別、人種バイアスのデータ利用のための研修—実際のところ、この医師と外国人にはない最高の候補者は、医師ます。
三十年後、我々が直面している同様の問題が、内部の偏見が広く分布する決定を行っており国内はもとより、広く海外に拡大杭ます。 人工知能アルゴリズムに基づく機械学習を使用もに、政府機関の保健医療の意思決定および予測に基づく履歴データです。 のパターンのデータそのものを吸収しや偏見をなくします。 Googleは、例えば、を入力することにより自動的に広告-有給で働く女性により、男性の場合は当日発送、アマゾンのNegro四半期は、デジタルカメラで識別困難な面は白います。
がわかりにくいかどうかのアルゴリズムの偏りがある公正な検討でもコンピュータの専門家です。 理由の一つは、このアルゴリズムにcgアルゴリズムがると考えられることが多い特許情報を大切に守ります。 複雑な場合、アルゴリズムのように複雑でも、クリエイターいかえられると熱くなります。 この問題は、いわゆる"ブラックボックス"愛の様な部のしつらいアルゴリズムの過程を原子レベルで明らかにするために決定します。 のままにした場合で、社会に影響を及ぼす可能性がデジタル環境を実施して歴史的に差別したために闘い、奴隷とserfdomる女性を差別します。
これらの懸念は、声のコミュニティのコンピュータ科学、知ら深刻です。 過去二年にこの地にあった多くの出版物につ透明性の人工知能です。 これに伴って認識と責任感です。 "きずなすべきではない構築のか？" 求ケイト-クロフォード研究員マイクロソフトと共同創業者の現在所ニューヨークします。
"機械学習の最後が一気に盛り上がった。 さらにこれを原型として使用でのメールが受信できるようにタスクを現実世界の中に"豊かなCaruana主任研究員、Microsoftます。 "めることがありますので悪意のある展開となるアルゴリズムを大幅に社会に影響を与える、長期的です。 現在では、突然彼女はこの重要な章を当社の地域ます。
不正
を用いたアルゴリズムが、問題のブラックボックスは前例のないものです。 最初のアルゴリズムが簡素で透明性が高ます。 その多くがまだ使用例えば、評価の信用力します。 とのそれぞれの新しい利用を規制します。
"使ってアルゴリズムの評価の信用力を何十年もの間、これらの地域がとても強いので決済また、並列の予測アルゴリズム"Caruanaいます。 規制を確実に予測アルゴリズムの説明の各点ましたが拒否されるものですか、それとも大きな信用、または低すぎる利益です。
その他の地域などの法律および広告にはルールがない使用を禁止する意図的なneproschityvaemymアルゴリズムです。 知らない理由として拒否貸出はなかったの仕事はいないので強制的にオーナーのアルゴリズムについて説明します。 "しかしそのためのアルゴリズムの訓練を受ける実世界データなければならな偏りが現実の世界に偏りがある"とCaruanaます。
例えば、言語の一つである源バイアスが存在します。 合アルゴリズムの訓練を受ける記述文を作るようになりましたいくつかの団体単語と単語の間に表示されると。 例えば、学ぶこと"男性用するコンピュータプログラマ—と同じ女性主婦です。" このアルゴリズムの指導を探す上で概要を作プログラマーとして、最も高いのは、彼が選んだ男性の候補者です。
このような問題かくも多くの企業が単純にならないます。 その代わりに、それらの動作はこれらの矛盾を背景にシールド保護されている情報です。 なアクセスの詳細は、アルゴリズムの専門家は多くの場合で決定バイアスになります。
これらのアルゴリズムの秘密とはを超えて、管轄の規制当局、国民はほとんど不可能であることによ知のクリエイターのアルゴリズムです。 2016年の最高裁判所のウィスコンシン拒否の請求の内部COMPASます。 男Eric Loomis刑判決を受けた六年の拘禁刑を受けているものでCOMPASれた"高いリスク"です。 Loomisという人権によるプロセス違反による依存性の判断の不透明なアルゴリズムです。 最終アプリケーションのための協議が、最高裁判所は、米国の失敗月2017年度ます。
その秘密裏の会社な利用の自由を制限を設けます。 月のEUを採用法が必要とされる企業の説明興味のあるお客様の操作方法のアルゴリズムとどのように判断します。 米国はこのような立法はないです。
フォレンジックブラックボックス
たか否かにかかわらず、規制当局が関与するこれらすべてにおいて、文化の転換方法の開発および配置アルゴリズムを軽減することができるの普及偏ったアルゴリズムです。 として企業およびプログラマは自分が目標に対してそのアルゴリズム透明で分かりやすいかのいない会社を失うことにな良い評判の目を公開します。
の成長の計算能力により作成アルゴリズムは、正確で分かりやすい—この技術チャレンジとインターネットで提供されませんの克服の歴史です。 最近の研究が可能であることをわかを予測するモデルの再発犯罪の科目として正確にどのようにブラックボックスフォレンジックのようなCOMPASます。
"をお迎えする準備は出来ているようにしていないモデルブラックボックス"シンシア-Rudin准教授コンピュータ科学-電気工学専攻デューク大学です。 "いやすいように注目を集める。 場合には政府機関の停止の支払いモデルのブラックボックスです。 場合には審査員の利用をお断りモデルのブラックボックスの刑判決にでも助けになりました。
その他で働く方法の妥当性をチェックアルゴリズムを作り出し、牽制を前にアルゴリズム放出されることになり、この試験のそれぞれの新しい薬剤です。
モデルの現して展開するとともに、スピードが速すぎます。 行われていない適切なチェック前のリリースのアルゴリズムの"サラタンのコーネル大学があります。
理想的には、開発者は任知られるバイアス、例えば、性別、年齢、レースや社内シミュレーションにトライアルゴリズムの問題を抱えてきました。
一方、に到達する前に、すべてのアルゴリズムが徹底的に試験前のリリースできる力をかなければならないからないバイアスが存在します。
最新作は、シー Caruana、同僚と述べていうかこのボンネットの下にブラックボックスアルゴリズムです。 科学者が作成したモデルを模擬するシミュレーションアルゴリズムのブラックボックスでは、学習のリスクを評価するrecidivismにCOMPASます。 また作成した別のモデルによってトレーニングした実世界データを表すかどうかを予測しましたrecidivismます。 比較の二つのモデルは研究者の評価の精度を想定ポイントが、もれなく解析のアルゴリズムです。 の違いは、結果のモデルを提示できる変数などのレースまたは年齢、より重要で、特定のモデルです。 その結果COMPAS慣黒人ます。
などに設計アルゴリズムを排除することができ老偏見の刑事司法警察について、多岐の分野で使用されています。
以上
が人とをつな不朽のデジタル技術です。 んが、常に韓国様、在日様、支那様。※ と。 2016年に、末娘Jang寺-千この死に関与する疾患のです。 もに、母に会えた彼女の娘のケーススタディーを実現しました。 専門家にモデル化し、電子版の女の子は、モーションキャプチャ技術ドキュメンタリー. 着VRヘッドセットおよび力覚提示手袋、江に歩けるようになって、話をしたり遊んでこのデジタルディストリビューションした。 死を理解する母親が、現実にはで少しでも凄まじい。 はこて。 確実に当社の子孫にまで伝えたいのな...
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