アルゴリズムバイアス

アルゴリズムバイアス

アルゴリズムバイアス (algorithm bias) とは、人工知能や機械学習アルゴリズムによって生成される結果が、特定の人種や性別などの特定のグループに対して不公平であることを指します。

アルゴリズムバイアスは、学習データに偏った情報が含まれている場合に発生しやすく、その結果、学習済みモデルは、それらのグループに対して不正確な予測をすることがあります。

アルゴリズムバイアスは、人種や性別などによって、機会や待遇に差が生じることを招き、社会的な不平等を招くことがあります。そのため、アルゴリズムバイアスに対して対策を講じることが求められています。

対策として、学習データにおいて、多様な人種や性別などが反映されるようにすることや、学習済みモデルの性能を評価する際に、人種や性別などの視点から分析することが提案されています。また、アルゴリズム開発においては、開発者が多様性や倫理的な視点を考慮することが求められています。