0001レバニラ炒め ★
2019/02/21(木) 00:30:08.08ID:TNX4PRCH9人工知能（AI）による採用審査など、日本でもAI社会の広がりを身近に感じるようになった。
だが、AIには「女性嫌い」という厄介な偏見があり、「ヘイト」を増幅させる危険性もある。
朝日新聞IT専門記者の平和博氏がAIの実態をレポートする。
IT5社の人工知能（AI）が男性を女性に間違える割合はコンマ以下。
一方、女性を男性に間違える割合は最大で2割近い──。
マサチューセッツ工科大学（MIT）メディアラボの研究者、ジョイ・ブォラムウィニ氏らは今年1月28日、ハワイ・ホノルルで開かれていた米国人工知能学会と米国計算機学会の会議で、AIが人の顔の画像から性別などの特徴を識別する「顔認識」について、IT各社の機能を比較した結果を発表した。
比較したのは、IBM、マイクロソフト、アマゾン、さらに米国のベンチャー「カイロス」と中国のサービス「フェイス＋＋」の5社。
その結果には、共通する傾向があった。
いずれも男性を女性に間違える割合は1％未満なのに、女性を男性に間違える割合は、はるかに高かった。
最大のアマゾンでは19％。5人に1人の割合で女性を男性と判定するということだ。
つまり、いずれも女性に不利な傾向を示していたのだ。
さらにアマゾンでは、別の観点からもAIによる女性の扱いが問題となっていた。
AIを使った人材採用システムをアマゾンが開発しようとしたが、AIが「女性嫌い」で使い物にならず、断念した──ロイターが2018年10月にそう報じている。
アマゾンは14年に専任チームを立ち上げ、AIによって履歴書を審査するためのシステム開発に取り組み始めた。
AIが応募者の履歴書の内容を評価し、5点満点でランク付けする、という仕組みだった。
だが不具合が明らかになる。ソフトウェア開発などの技術職で、女性に対しての評価が低くなるという偏りが生じていたのだ。
原因は、AIが学習したデータにあった。
AIは、あらかじめデータを使って学び、その中からモデルとなる特徴を見つけ出す。
このモデルに基づいて新しいデータの仕分けなどの作業を行う。
だから、学習するデータに問題があれば、AIから出てくる判定結果にも問題が生じる。
●学習データに基づくAI、正確で中立だとは限らない
システム開発に際して担当者たちは、過去10年にわたって同社に提出された履歴書をAIに学習させた。
問題は、その大半が男性からのものだったということだ。そして、採用された技術職も大半が男性だ。
するとどうなるか？ AIは男性の方が採用に適した人材と判断し、男性の履歴書の評価を高くするようになってしまう。
その結果、履歴書に「女性チェス部部長」のように「女性」という言葉が入っていると評価を下げていたのだ。
女子大卒業という履歴書で評価を下げられたケースもあったという。
「女性」に関連する言葉での差別が行われないよう、システムに修正を加えたが、そのほかの差別が生じる可能性を否定できず、アマゾンは17年初めに開発を断念。専任チームは解散した。
AIに期待されるのは、正確さや中立性、そして高速で大量のデータ処理をすることだ。
ただ、AIが正確で中立だとは限らない。
社会に差別や偏見があれば、AIもデータを通じて差別や偏見を学ぶ。
しかも単に反復するだけでなく、高速な自動処理によって、それを増幅させてしまう危険性もある。
平成も終わろうといういま、なお「女性嫌い」の価値観が、AIから吐き出されるかもしれないのだ。
アマゾンでは開発を断念したが、AIを使った採用システムは様々な企業で取り入れられ、日本でも導入が始まっている。
ソフトバンクは17年5月から、新卒採用選考のエントリーシート評価に、IBMのAI「ワトソン」を導入した。
「ワトソン」の自然言語処理の機能を使い、エントリーシートの内容を判定。
合格基準を満たした項目は選考通過とし、その他の項目は人間の人事担当者が確認して最終判断を行う。
「応募者をより客観的に、また適正に評価する」としている。
「ワトソン」は11年、米国の人気クイズ番組で人間のクイズ王者2人に圧勝したことで知られる。
導入することで、書類評価にかかる時間を75％削減し、面接にあてるという。
※続きは下記のソースでご覧ください
AERA 2019.2.20 17:00
https://dot.asahi.com/aera/2019021900059.html?page=1 ．
