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このブログは、東京で働いているデジタル系起業家・元戦略コンサルが、調べてみてわかったことなどを30分で記事としてアウトプットしてる備忘録です。

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人工知能に偏りのないデータで学習させるべき!?

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今回の記事

普遍性を担保するための多様性--AIに読ませるデータが「虹色」である必要 - ZDNet Japan

記事タイトルが「普遍性を担保するための多様性多様性--AIに読ませるデータが「虹色」である必要 -」となっている。記事の大半は、現在のIT企業を育んだアメリカ西海岸の特性が大半を占め、いかに多様性が重要かということが書かれている。最後の方で、だからデータは偏りがないほうがいいという結論になっている。

記事の内容としては、すごく賛成できるが、結論に持って行き方が急カーブすぎて、消化しきれない。

持論として、「データは軸が必要であり、分析には意図が入る。」というものがある。つまり、なにかしらの偏りがないとデータを分析する意味がないということである。理想論として、偏りのないデータで人工知能に学習してほしいと思うが、なかなかできないと思う。しばらく前に人工知能がタブーを学習してしまい、人間がチューニングにより解消するということがあった。これも公平に見れば「偏り」であると言わざるを得ない。

人工知能が人間社会のこれまでの積み上げを学習するに足る性能を持てるようになるにはまだまだ時間がかかるのではないかと再認識した。

こんな本が役に立つかもよ

 

 

意思決定のための「分析の技術」―最大の経営成果をあげる問題発見・解決の思考法 (戦略ブレーンBOOKS)

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ではでは

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