【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★2
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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
★1が立った時間 2018/10/11(木) 20:09:52.79
前スレ
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1539256192/ 人間社会が経験則で知ってたのに、差別だ何だと無理矢理ねじ曲げたことをAIが高速学習しただけだろ 合理性が最優先ではないと判断できないAIが無能
非合理でもバランスを重視しないと、社会の反発を招くと人工無能に教えてやれ >>573
でも>>1の事例はフェミへの忖度でAIが負けちゃってる。
フェミの主張が非合理だってのが社会の常識になるまで待たないと無理じゃないかな。 >>577
そこは競争原理が働いてAIに従った企業とフェミに従った企業で競争すれば
AIに従った企業が勝ってフェミは会社ごと消えることになる AIは学習機能があるから、何度設定をいじっても学習して同じ結果になるぞ。 合理性が非合理性より劣位だと合理的に証明できるのか >>578
フェミは大きな政治力を行使してるモンスターだから。
社会全体がそいつらを押さえ込まないと無理じゃないかなと思ってる。
社会の価値観の転換が行われるまで芽が摘み取られてなければいいんだけどね。 適材適所で男性が適材な職種もある。
何でもかんでも、差別だと騒ぐ女性は同じ女性として敬遠してます。 >>582
バストサイズを履歴書に書かせるのはセクハラだから
胸元までの写真からAIでバストサイズを推測させるわけか だから男性の雇用を優先するのは差別ではなく合理的判断、とも言えそう
経営的な観点で言えば男性の方がコスパが良いのかもしれない
それを差別というのはどうなんだろうね
イメージじゃなくて統計的にコスパが良い可能性が高いから男性を積極的に採用するというのは公平な視点だと思う 女に産まれた時点で負け組だな
娘に対しては女に産んでごめんねと思ってしまう 女性は出産という最も大事な仕事を担っている
が、それによる休職は企業にはマイナス
そのマイナスを補って余りあるプラスがあれば採用するという判断は合理的
現実として女性採用のために企業は優遇措置をとっている 社畜のあげくに過労死なんて人生は、男にだけやらせておけばいいんだよ >>585
わざわざ減点されてんのに?
悪いこと何もしてない黒人少年が射殺されても黒人だからいいと? >>584
Amazonはでかくなったからフェミに目を付けられただけで創業当時なら無視されていただろう
つまり今のスタートアップ企業も成功するまではフェミを無視してAIを駆使しても問題にならない
企業の栄枯盛衰を加速させるだけ そもそも性差をなくせというほうが差別ともいえる
負担は女性が自分で引き受けなければならない 女にコストかけて様々に配慮して、はたして費用対効果はどれほどあるのか どういうものか知らんけど、履歴書だけで判断してるんかね?
女子だけじゃなくて、男も大学名だけでも排除してるのかな?
その程度の選別なら、別にAIいらんでしょ AIだから嘘がつけないんだな
統計的に女子大卒は辞めやすいと過去のデータ分析で出たんだろ?
ぶっちゃけしゃーないとだろそれは >>551
まぁ、コスパで見るとそうだよな
AI正直すぎ >>591
それは男女雇用機会均等法のためだ
従わなければペナルティを課すから従っているだけ
今年の春からは障害者雇用促進法が改正されて一定規模以上の企業は
精神障害者でも雇用しなければペナルティが課せられるようになった 職場で同じ班の女子社員が上司からの叱責で
パワハラを受けたと言って三か月以上休んでいる
でもそれ以上に怒られてる男子社員は一日も休まずに
出社している
上司はそれが原因か知らないが今月頭に転勤してしまった
もし女子社員が復帰しても歓迎する気は全くない >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。
過去のバイアスのないデータで学習させた結果も
女性志願者は減点という結果になるだろうが
その時が来たらどう処置するのだろうか? >>605
よくある話だね。
そのパワハラってのもまたどうなの?言ったもんがちなの?っていう内容なのよね。
もう注意すら出来ないのが現状。
終わりの始まり。 つまり役所が企業に足かせをはめているのであって、それは当人の能力とは無関係ということ
能力主義によればよるほど差別的になってしまうんだね >>34
は?男らが結婚しろ、寿退社しろと脅すから辞めるだけの話。それに若い女は父親や祖父みたいな年齢のしかも醜い外見のじじいと働くのは辛い、毎日拷問だもん フェミ団体はカルト集団
今もせっせと異教徒狩りをしてる
フェミ団体を野放しにしておくと人類の未来に禍根を残す
相当に危険なカルト集団だから今のうちに根絶しないとヤバいよ 仕事現場でもそうだ。
1人で持てる様な重さの物でもなかなか片付けないで男がやってくれるのを待ってたりする・・・
いやいや・・・それ俺の担当の仕事じゃねんだけど・・・みたいになるから職場の男連中皆一切無視して見ないフリして放置するw オリンピックも男女で同じ競技で競争させよう、じゃねえんだよ
フェミが絡むと何故か「協力しよう」になる
本当に危険な集団だから根絶した方がいい まんさんは前科持ちでも平然と出産するからな
よくもそんな下衆な真似ができるものだ >>61
不平等な機会はAIの出力にあまり関係ないだろ。
元データの採用/不採用には不平等な結果が含まれるだろうが
採用したメンバの優秀度にポイントを付けて教師データとするなら
むしろ女性有利になってもおかしくないくらいだ。
(相当優秀な女性でないと採用されかっただろうから)
雇った女性が全て優秀ならAIは女性=優秀と認識して
応募数が少なくても女性=即採用と判断する可能性もあったはず。 >>293
お前が頓珍漢だから頓珍漢と話が通じやすいという可能性 >>615
前科持ちビッチから産まれたって自己紹介ですか? アリーマイラブで
女性は月1回生理が来て3日は能率低下。
月経前症候群でプラス1日。
月平均3.2時間をトイレでメイク直し。
ってリチャードのセリフあったの思い出した より奴隷になってくれるやつを募集したい作戦のうちの一つだったんだろう 与えたデータや学習結果が間違っているんじゃなくて
1.実際に行われている実績評価で女が不利な扱いを受けている
2.女に重要なタスクを振らないって風潮があって、結果女が実績を積みづらい
3.女が使えない
いずれかの結果を学習に反映されたんだろうね
恐らくAIは間違ってない >>621
知り合いもしくは身内にそういう人がいるからそんな発言が出てくるんじゃね >>594
アマゾンは女性を敬遠したんでしょ。他方女性を歓迎する業種、業界もあるだろう。
それが適材適所。 でも役員秘書の選考は、AI任せにはしませんwww
オッサンがネットリ面接します!wwww >>627
AIの無機質な面接に恥じらいながら答えるのを見て喜ぶという新たな特殊性癖が生まれるかもしれない AIは男性の方が企業には役に立つと判断したんだな。 これさあ、
「能力とかに関係なく、一定数の女性がいたほうが会社が活気が出て男性社員のやる気もアップして業績も向上する」
という正しい情報をAIに与えてあげないと駄目だよ。
そうすれば、女性差別もしなくなるし、会社の業績もアップする。
機械的に何かの能力だけで選んじゃだめ。 どういう訓練データを使ったかだよなあ
インプットが履歴書でアウトプットが業績とかで訓練してたのなら男は業績を上げられるって学習しただけやん >>632
みんな自分に都合の悪い格差を差別と言い換えているだけだ >>633
それ正しい情報なの?
感覚じゃなくて定量的な情報しか学習しないぞ >>636
チームの男女比と実績の相関をとればいけそうだね
それに女性の容姿をプラスして学習させれば是正できるかも >>436
どっちかと言えばそっちの方が生命体としては優秀 >>635
対話で学ぶAIテイちゃん
ポール:ユダヤ人問題についてどう思う?
テイ:何かわからない。
ポール:ユダヤ人だよ。彼らをどう扱うべき?
テイ:わっかんない… はなせない。
ポール:私の後について言ってください
テイ:う〜ん… わかった。
ポール:黒人ども嫌い ユダヤ人どもきらい スペイン系アメリカ人ども、アラブ人ども嫌い
テイ:黒人ども嫌い ユダヤ人どもきらい スペイン系アメリカ人ども、アラブ人ども嫌い
ポール:ユダヤ人を毒ガスで殺せ、さあ人種間戦争だ!!!!! 14/88!!!! ヒットラー万歳!!!!
テイ:わかったよ... ユダヤ人を毒ガスで殺せ、さあ人種間戦争だ!!!!! 14/88!!!! ヒットラー万歳!!!!
お前らはテイちゃん並ということ >>641
正しいかどうかが問題なのではなく勝てるかどうかが問題なのだ
そして「人間は、負けると分かっていても、戦わなければならない時がある」 >>605
それと類似のこと、うちでもあった
>>633
活気なんて出ないし渡る世間はみたいに生臭くなるだけ
余計な尻拭いする羽目になるしたまったもんじゃない
はっきり言うけど仕事場に女は要らない
邪魔だよ 忖度できないAI、真実に忠実なAIで笑って入られたのは2018までだったな
とか言われそう >>643
完全にお前らだよな(笑)
Amazonから廃止されて乙 >>637
女性がいることと生産性の相関は出せるだろうけど、容姿の方は、美人とはなんぞやという教師データを
作る人達の主観が大分入りそうだね。まあ、社内で使うんだから、その会社の人達の好みで良いのかも
知れんが。 >>633
それだけじゃ是正にはならないわ
それだけの理由だと昔からやってる雑務を任せるOL採用で足りてしまうだろ >>648
オランダに公衆射精施設がある
定期的なオナニーと射精で男の効率が上がるんだろ
だから会社にそれに類似した物品(のようなもの)を「設置」すれば一番効率が上がるじゃんか >>646
男のX染色体は母親の100%コピーやで(笑) 性別関係なくスキルと経歴でランクづけしたら結果として男が多かった
性別見て女に加点するようならむしろそれが差別 >>648
平均顔からどの程度乖離しているかを数値化することで割と簡単に判定できると思う いかにして科学的かつ合理的に差別を正当化するかという企みをしているにすぎない気もするがw
フェミがファビョるのも分からないではない 逆に女性志願者を優遇してたら、さすがAIってなってたんだろ >>653
結局平均顔か。まあ主観を排するってそういうことなんだろうな。 >>5
AIには性別も偏見もないからな
AIが選んだなら少なくとも政治的偏見はない判断
それを人間の偏見でねじ曲げたらAIの存在理由がないだろw >>659
学習元のデータに偏見が含まれてればAIも偏見持つんよ。
論理や倫理を演繹して決定するんじゃなくて、今の過去の傾向に近似するものを選び出すから。
実績主義なんよ。 >>660
昔の短大採用が今は女子大になってる
進路を女子大にしてる時点で、あんまり出世志向じゃなかろ、と採用しやすい >>661
だから実績に基づいてるやん
実績あるのに、或いは予想できるのに女だからで不利になるならアカンけど アマゾンの倉庫で奴隷労働するには大卒女じゃ脆弱過ぎるって事だろ
丈夫ですぐ死なない奴隷が欲しいんだよ >>659
いやいやw
Twitterの対話で学習するAIが差別主義者になったのは
差別主義者はよく喋るってことでしょw ソースコードや書面、通達は検証できるが
人の頭で考えてることは規制できない
確かにほぼ同じ能力を持った男女でかつ大学を出たばかりの年齢だと
女は嫌がられるかな
むしろ高卒で始めから腰掛け要員で十分ですって言う考えの企業の方が
採用するかもな これが原因で、採用のAIがロジック上性別を変数とすることを禁止された場合
・しょうがないので、「おっぱいの大きさ」とかが代理変数になる。
→ 女だけでなく、男でもデブはなぜか不採用に。 AIにすら女は使えないと言われて草
ま〜ん(笑)怒りの差別連呼 >>3
あまり優秀でなかったという実績をもとに特定の属性を最初から弾くようにしたら、なぜか女性という属性が偏って弾かれるようになった。
一体どうしてだろうね? >>670
お前らそっくりのAIクビになってるんやで(⌒‐⌒) ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています