【女性差別】「女子大卒は減点」アマゾンのAI採用、男性優遇判明で廃止に
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人工知能（AI）アルゴリズムの訓練に使われたデータが、男性の就職希望者を優遇する傾向を生んだ。
https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/10/10234907/25388747874b5c0b42ad7k-550x309.jpg
ロイター通信の報道によると、2014年、アマゾンは就職希望者に対して1つ星から5つ星でランク付けをする自動システムの開発に着手した。しかし、このシステムが技術職において男性志願者を優遇していることが分かり、2017年に廃止した。
このAIツールは、アマゾンがそれまで10年間に渡って受け取ってきた履歴書のデータを元に訓練された。テクノロジー産業は男性優位分野であるため、履歴書の大部分は男性から送られてきたものだった。
システムは意図せずして、男性志願者を女性志願者よりも優先して選ぶように訓練されていた。報道によれば、「女性の」という言葉や、特定の女子大学の名前を含む履歴書を減点するようになっていた。アマゾンは、システムがこれらの条件を中立なものとして判断するように変更を加えたものの、プログラムが他のあらゆる分野において本当に性別に対する偏りがないか、自信を持てなくなったという。
私たちはAIを本質的にバイアスがないものとして扱うことはできない。バイアスのあるデータでシステムを訓練すれば、アルゴリズムもまたバイアスを含むことになる。もし、今回のような公平性を欠いたAI人材採用プログラムが導入前に明るみにならなければ、ビジネスに長年根付いている多様性の問題の数々は解決されず、むしろ固定化されてしまうだろう。
2018年10月11日 10時24分
アスキー
http://ascii.jp/elem/000/001/755/1755527/
他ソース
アマゾンがＡＩ採用打ち切り、「女性差別」の欠陥露呈で
https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN >>783
実力主義の何が女性差別なんだ？
その発想が男性差別だ >>789
Aiは子供
何を教えるかで結果が変わる >>786
じゃあ何も問題ないと思うのかね？
君は？
何も問題ないのに記事になるわけないだろ >>785
女性エンジニアがいたほうが、男性エンジニアのやる気が出る。
これが、一番女性エンジニアが欲しい理由だと思われ。
能力だけでAIに採用を任せると、こういう事情を無視して女性を落としまくるから、イクナイ！ >>790
人の怒りを誘発するほど馬鹿な書き込みだということ >>793
ただ、アマゾンの採用係りの人間よりは履歴書データも、
勤務評定も把握してるはずで、人間よりは賢いかもしれない。
単にアマゾンが意見を採用しなかっただけで。 >>794
多くの人が思う
とデータに基づくような書き方だったが
君はどう思うのか
という話になるとそれは思い込みでの話になる
それでは話は進まない 女子大卒ですが
二度とamazonは使いませんから 出力したデータが望みどおりになるように入力データを忖度するとこから始めなきゃだめだよ〜ｗ >>781
それはそうだが、化粧しない女はクズ
世の中に不要 >>788
過去10年のデータはさすがに選別してないでしょ
過去10年のリアルな実績をＡＩが分析したら男性優位だったので
あーこれヤバいと思って捨てた
何故ヤバいと思ったかの理由が、フェミがうるせーから、なのか、
担当者が本当に女性の活躍を予見していたにもかかわらずＡＩが拒否したから幻滅して捨てたのか、
その辺が書いてないからわからないが、多分前者でしょうね。
どちらにしろ今のＡＩには後者の可能性があったとしても、それを見出すロジックは持ってないだろうし、今後何十年も持てないと思う >>793
いや、現段階では、まだまだ成長出来ない子供以下だな
人間には判別出来ても、aiには、判別出来ないことがある時点で ＡＩじゃなくても、できれば男性だけ取りたいと思うだろう
そうできれば諸々の面倒を考えなくて済むので楽だから Amazonの社是である地球上で最もお客様を大切にできる企業である こと を考えて人材モデル想定提案するなんて今のところAIにできないやね まずAIと言っているのは世界中で日本だけ。
この技術はML; 機械学習と呼ばれるもの。
MLは単純に過去のデータと導いた結果を結びつけるだけで
今回の話は女子大卒が採用されにくかたっと言うだけ。
その理由は過去の結果を分析しないとわからない。
AIと言って何か自律的なすごいものを想像するのは
英語ベースで情報を取っていない人特有の思考だね。 雌の方が右脳左脳をつなぐ脳梁が太く情報処理量が多い為、頭脳労働に向く傾向がある
対して雄は筋肉骨格の発達が良く肉体労働向きであり、また雄の出生率が高いのは過酷な環境下での損耗を前提にした生物の進化だろう
実績もろくにないAIで採用処理するのは数の多い肉体労働枠であるから同条件であるなら雄を選択するのは必定と考える >>797
AIは賢いわけじゃない
自動車が人間より疲れを知らず早く走れる道具であるのと同じで教えられたことを教えられたようにアウトプットするだけ
賢いという表現は限定的に使わないと誤解を招く >>802
ねえ、なんで「女性の活躍を予見」するのが人間の担当者ってことになってるの？
AIが予見しなかったのは何で？ >>804
別職種でバランスよく女性も採用すればいいじゃん。 >>805
そういう漠然とした情報だと人間だって
正確に人を選ぶことはできないんじゃないかな？
例えばお客様ファーストを実践するため敢えて
社員に厳しく接するという場合もあるわけだし。
単に人当たりの良さとか、周囲の評価とは違う
尺度が必要そうだ。 >>799 こんな程度のことで低所得者のおまえが反応するのも愚かしければ、
もし倫理観を問うならばこれ以外にもいろいろあるのに自分に関係のあることにしか反応できないのも愚かしいし、
一言で言って身の程を知れと言うことだ。 てかね、演算結果は単なる演算結果でしかないのに
やべえ女性差別になってもたー、どーしよー
ってなる風潮が不気味というか
なんで、ここまで気にせんとアカンなってもーたん？ >>798
思い込みではなく、人間なら誰でもおかしいと思うはずだがな
君がaiの様に欠落していたなら、それはつたわらない >>793
気に入った結論が出るまで子供に思想矯正している現実 >>809
このＡｍａｚｏｎのＡＩが過去のデータの分析をしてるだけだろうから、
そのデータの中に女性が活躍するケースが少なかったんだろうね。
逆に言うと今のＡＩなんてその程度のことしかできない。
「こいつはこう育てれば成長するぞ〜」なんてことをＡＩができるわけもなく >>808
自動車も人間の意図を超える使い方をしないようライセンスがあるようにAIも意図しない動きを制御できるだけの利用者の能力がいるようになる
今は自動車創成期のように製作者が実験しながら乗ってるようなもので免許制度なんか考えられていなかった時代と同じ まあ、百歩譲って女性がこのニュースに憤るならまだわかる。
男のくせに、（別に恋人の女が女性差別で困っているとかいう事情があるわけでもなく）
このニュースに憤って何か吠えてる奴はただのアホでしかない。 >>808
いわゆる創造性はまだまだ（といっても囲碁などの
ゲームではすでに人間を凌駕してるが）だけども、
ルーチンワーク正確にこなす意味での賢さはＡＩは
人間超えてると思う。 これは誰を採用したら良い結果になるかって事だろう
当然履歴書データと採用した後の評価も加味している
履歴書だけで採用結果を決めるなんて不可能だからな
採用後の評価で減点付くような結果があっったということだろう >>817
いやそうとは限らない
そういうところまで教えていなかった
教える方も教えられる方もまだアイウエオの段階 気に入らないから手を加えるなら最初から選別プログラムでやりゃいいじゃん >>817
とは言ってもプログラミングと言う学問ができて
もう半世紀ぐらいにはなるだろ。女性技術者が
ボロボロ出てきても何も不思議ではないんだがなぁ。
やっぱ適性の問題があるんじゃないの。 お前ら、男性女性の話題だから楽しく和気あいあいとやってるけど、
これが黒人、白人といった人種差別の問題になったら世界的にタブーだから。
人工知能としては、確実にその判断を入れたほうがより正確で優秀なAIになるのにもかかわらず、
モラルの観点でその変数は絶対に入れられないんだぞ。 >>821
産休育休を単純に費用対効果が悪いって学習したらこうなる それは女性も登用して企業にプラスになると教育すれば自ずと改善されるだろ
都合が悪いことを差別と言い換えるのはよくない >>826
混血の問題もあるんじゃね。いちいちあなたは
黒人成分何％ですかと聞くわけにもいかんし。 >>820
それを賢いと表現するかどうかの違い
「ルーチンワークを正確にこなす」か「賢い」か 結局、製作者の意図に沿うまでインプットのやり直し
結論ありき だいたい机上の空論ってな言葉もある
演算結果は演算結果でしかない
机上の空論ってな批判なら分かる
女性差別？
なんでやねん >>621
本当に女って馬鹿だな
ならなんでボクシングにPFPっていう概念があって中量級でもスター選手が生まれるんだよ
特定の採点競技以外全てにおいて競技的魅力で劣ってるの女子()スポーツと一緒にするなよ >>829
なぜ自己申告を信用する？
判断材料は、履歴書に貼った写真の画像の色でいいんだよ
写真を貼らせない、とかそういうのが人工知能を劣化させるんだよな。
人工知能こそ、見た目での判断に磨きがかけられる。 別に全部、男だけでやればいいと思うよ
顧客も男限定にすればいい この社会はもう現状のAIに完全複製された
と言う悲しいお知らせであることに気づいてる人少ないよね >>615
そうだよな。
3セットマッチは、5セットマッチの賞金の6割じゃなきゃおかしいよな。 >>830
採用担当者の能力とはどういったものか、という観点が必要かもな。
つまりＡＩで代替できる業務かどうかだけど、導入したということは
人事の能力に創造性は必要ないって判断だったんだろう。
メジャーリーグのスカウトとかも徹底的に情報集めるというし、
基本は単純な情報を集めるだけ集めたら、よりよい成績がでるのが
採用という仕事なんだと想像。
芸能人のスカウトとかだと人に好かれることが重要なので
より人間の直感が重要ではあると思う。 >>827
費用対効果悪いだろ。
費用対効果を良いということにして促進したいなら、政治の介入で補助金出す
（あるいは、産まない女に罰金出すのも可）といった政策を政治家が行うしかない。
民間としては、費用対効果が良い方に流れる 本当の女性差別ならアカンけど
難癖付けて男のやる気まで奪うような八百長を女性差別とするのはアカンわ >>834
人種を皮膚の色素量で代替するってのは良い発想かもな。
ただアジア系の色と白人が日焼けした色で見分けられるかどうか、
骨格まで吟味すれば見分けられるけど、黒人とゴリラの判断が
難しいって話あったようなｗ わざと記事ではボカしてるんだろうが、
履歴書見るだけで学習できるわけないので、そいつらの合否判定やその後の業績のデータを合わせて使ってる。
つまり、過去の尼の人事にそういうバイアスが掛かってたってこと。
知らなくいいことを知ってしまったので、AIは消された。 なんでAIの評価が間違ってるのか理由はないの？
なら…そーゆーことなんだろう 一言で言うと、AIには思想教育・洗脳が必要ってことだな >>844
チンパンジーの推理はすげーなwww
底辺人生頑張れ >>838
つまりＡＩで代替できる業務かどうかだけど、導入したということは
人事の能力に創造性は必要ないって判断だったんだろう。
しかしアマゾンの「意思」は込められなかったのがわかりやめた
AI自体ではなく教え方に問題があったことに気づいた
教え方の考え直しからリスタート >>844
他企業の女性技術者の割合がアマゾンより多ければ
そういう理屈もなりたちそうだが、決してそうではないだろうから
単に女性技術者の数が少ないだけではないかと。 ＡＩの限界なのか
人間の限界なのか
男女が共に納得する男女平等は無理なんかな >>752
ならAmazonみたいな一流企業の技術職が優秀な男性ばかり取ることは何らおかしなことないでしょ
生産性が高くない男性労働者はそもそもAmazon受けないか倉庫番だろうし
志望した中では女が無能だったってだけ >>849
どう教えるかってのも難しいわな。とりあえずありとあらゆる
データをぶっこんで特徴量を見つけさせるって方式もあるようだが。 >>603
「早慶上智」って名乗る可能性があるのが特定の一つの大学だけ、なのと同じだな。 女子を判断材料に含むなってシステムに組み込むとそれはAIじゃなくなってしまうよな？AIって奥が深いよな >>643
え、なんか外国の紹介本で現地で宗教欄がある事に驚いてたの読んだことあるぞ >>853
色素量が同じ場合は骨格から人種を推定するしかないと思うが難しいかも、
という意味で挙げた例だが、よくよく考えると人種を特定する必要はなくて
鼻の高さとか、目の大きさなんかを数値化すれば人種なんてどうでもいいな。 望む結果が決まってるものをＡＩにやらせる意味あるのか
単純なプログラムで良さそうだが >>860
たぶん、そしたら「おっぱいの大きさ」とかで判断するようになるんじゃないかな？
男でも、デブは落とされるようになる。 >>859
旧帝大と身内で言うかもしれないが
早慶上智とは身内では絶対言わないぞ もうこれは結論が出ているだろ
99%の女も工学は大嫌いだし >>863
望む結果に男女の変数が無いから、逆に問題なんだろ。
最初から、
「雰囲気の良い職場作りのための女性が最低2割は必要」
とAIに教えてその通りにやらせたら、すべては丸く収まる話。 ＡＩって言っても
結局はアルゴ、方程式やし
感情とか、今まで文章なんかで表現しようとしてたものを
なんとか方程式見つけて、それを数値化しようというものやし >>401
理由はないはないw
人が教師データをせこせこ作ってるAIもいくらでもあるし >>865
早とか慶なら絶対言わないだろうけどね。
身内じゃなくて対外的になら、それ以外の大学の出身者は言う可能性がある。 差別じゃなくて区別だよ
AI「女は感情的でアホで使い物にならない」
そう結論を出してる
さすがはAI賢い よく解ってる これ機械の評価では、人間の評価より女子大の格が劣ってたってことだよなあ
分かってたことではあるが 技術系だとそもそも志望者が男多そうだし採用も男が多いのが普通じゃない？
志望者男100人女10人なのに採用が20人だとしたら男女平等だから
男10女10採用して大半の男より能力低い女も採用するってことになっちゃう
男女平等の雇用機会って人数じゃなくて能力で決めるべきだと思うんだわ つか、履歴書単体じゃ学習のさせようが無いんだから
何かしらの評価基準があった筈だろ。
それが何かっつったら、常識的に考えて入社後の業績だろう。
何故それを公にしないのかって話だ。 いつもパターンだろ
日本で見ても優秀な女は何も言わないが無能な女だけが文句いって足を引っ張ってるだけ
ネットにいて文句言う女は無能 「女子」でなく「コミ」って呼べばいい
（囲碁板より） >>520
ポリコレマンってもう少しまともな反論できないのか
アホにしか見えんぞ 変に学歴を持った女は変に勘違いして頭でっかちになるという
5chおじさんたちがいつも提唱してる説をAIも導き出しているわけか ＡＩは正直だな
だが正しいことを言うとポリコレ棒で壊されるぞ 能力の数値
８男 ７男 ６男 ５男 ３男 １０女 9女 2女 １女
から2人選ぶなら女2人、６人選ぶなら男4人女2人が本当の男女平等だと思うんだわ
６人選ぶから男女平等で３人ずつ採用。２女採用して５男蹴るのはただのアホだと思う 機会の平等は保証されてるんだから医大もアマゾンもすきにすればいい
点数が高い人と低い人の区別は当然必要だし採点基準は >>21
色眼鏡かけなかったら白日の下に晒されたので、色眼鏡かけましたって話 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
