立正大学「データサイエンス学部作りました。こんな学問です。」→AI倫理知らないのかと炎上 [492515557]
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誰かが非難してるから価値がないとは言い切れんだろう
倫理的な問題は確かにあるがな >>6
犯罪予測モデルによる検挙率向上はアメリカで実施例があり、犯罪が犯罪を呼んでカオスになったそうな おまえらが外に出たら必ずパトカーがすぐあらわれるのはAIで犯罪発生予想されてるからなんやで(´・ω・`) 地球教みたいに24時間365日信者の挙動を監視しそう
実際そういう集団だしなコレとアレは 立正大学って温泉療法学部みたいなのを作ると言って採掘したけど温泉出なくて頓挫したFランじゃなかったか？ >>11
あくまで予測なのでそいつが犯罪するかは分からん 概要で違和感あるだろこれ
どういう神経で作ったんだ データサイエンス連呼してるやつってろくに数学出来なさそうなアホしかいないのなんで？ いや、別に数人の研究者や専門家がボロクソ言ってるだけだろ？
何でそんなのに合わせなきゃいけないって話だろ法律にもなってないのに 顔認証システムでこいつが怪しいから取り敢えず張っとくかみたいなことやな
黒人がよく犠牲になるやつ >>14
人種差別や偏見によって元もと監視度合が強い集団をAI予測でも引き継いでるらしい
結果として例えば黒人や移民、デモや集会の多いLGBTなどで予測率が高まるんだと
犯罪件数以上に警察の注視度合いにAIも左右されるということらしい
ついでに不正改竄捏造を警察官がやってるケースが多いので
そもそもデータが不正確だったりするけどAIにはそんなことわからないよと うっかりやらかしちゃうのは仕方ないことだけど、消すだけ消してなんら声明を出さないのは大学としてどうかと思う こういうのはあとから倫理で抑えるもの
研究開発を妨げてはならない >>35
それで犯罪被害が減ったなら結果オーライだろ
増えたんなら問題だが まあ男か女か判断するだけでも
犯罪率はだいぶ違うわけで
公僕削減には有効な技術だよ >>35
教師付き機械学習なんて運用の偏見の刷り込みでしかないからな
ネジが足りない連中が運用して良い技術じゃない こういう大学を潰してその補助金を利口な大学の研究費に回せよ >>44
教師なしでもデータに内在する偏見は付き纏うだろ >>42
例えて言うと神奈川県では殺人の予測率が下がり自殺の予測率が上がるってことだぞ >>51
だから面白いんだよ
宗教も科学（物理学）も今お互いに同じところを目指している
仏教は「空」物理学は「超ひも理論」
これ実は同じことなんだ 仏教は今から２５００年前に色即是空を知っていた
顕微鏡も望遠鏡もない時代に どう考えてもお釈迦さまは宇宙というか霊界と人間界に通じた人 >>54
自分の言いたいこと言いたすぎて文脈グチャグチャおじさん この大学もともと地理が強いんじゃなかったか
データサイエンスとかけ合わせてロケーションインテリジェンスとかに発展できそうだったのにな 今これだけ日本人が堕落しているのは仏教の精神が薄くなったから >>1
ここは仏教の巨大教団「日蓮宗」の御本家中の御本家が作った大学だぞ、この大学に何を求めてるのか？
旧大学令で設立認可された年度からしたら日本でも上から数えられるくらいの古い大学だ つーか、問題はまだ何もしてない不審者を逮捕しちゃう事じゃないのかね
念のためこの時間帯のこの場所には複数パトカー走らせてたり警官パトロールさせとくとかに留めておくんなら普通に有効な方法なんじゃないのか？ AI倫理少しだけ齧ったことあるけど、教材に示されていたアウト事例そのまんまで草
ド典型すぎるだろ 比叡山延暦寺では２年生が１年生に勉強を教えて
１年生がマスター出来たら２年生は３年生になるというシステムなんだそうです
だから２年生は一生懸命に教えるわけです
あるとき大変覚えの悪い１年生がいてその先輩の２年生が学長に進言しました
「私の担当する生徒は覚えが悪くて無理です」と
学長は言いました「それはありがたいことだと思いなさい」
その２年生は悪戦苦闘してやっとその１年生を２年に進級させることができました
その２年生の名前は福沢諭吉で慶應義塾大学の創始者です >>6
※「あの人、いつも唐揚げ弁当買ってる」
警察「はい、犯罪者予備軍」 >>50
データに偏見が内在ってすごい文言だな
そんなもんないだろ
ちゃんとサンプリングバイアスと言えよ なんでケンモメンが発狂してるのか分からんｗ
底辺ケンモメンがAIに犯罪リスクの高い社会不適合者として認識されて
社会から排除されるのを恐れているってこと？ コロナの時に西浦教授に触発されて一斉に自称データサイエンティストが名乗り出てたけど
誰1人予測出来てた奴らいなかったの笑った 実際警察って科学的根拠とか因果関係とか無視して犯罪者を捕まえられるなら思想や前歴や住処を基に容疑者の炙り出しとかやってるだろ？
例えば、動物虐待とその他犯罪の因果関係はこれまで科学的に証明されたことはないんだが
結果的に動物虐待をする人を追跡するとなんらかの犯罪行為に繋がる可能性があるからアメリカでは追跡対象になってる
黒人やヒスパニックも同様に犯罪者予備軍として追跡するしな
政府に倫理なんて期待しちゃいけないよ 倫理とかどーでもよくね
イノベーションを阻害する正義マンくたばれって感じ つーか、リスクを洗い出すデータサイエンスが否定されるなら
自動車保険とか入れないだろｗｗｗ
型式別料率クラスとかデータサイエンスが活かされてる典型例じゃんｗ
って、貧乏ケンモメンは車持ってないか・・・ 慶應の銀髪の教授がどこかの大学の教授にならなかった？ >>73
中国は仏教国だから偏見ではないよ
しかし中国は量子コンピューターもあるし量子通信技術で
電波の届かない月の裏側でロボットを使って調査している >>74
西浦教授のグラフもひでえもんだ
変数少なすぎる 立正ナチ大ｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ >>61
お詳しそうなのでご存知だったらロケーションインテリジェンス強そうな大学教えて下さい
興味があって 立正大学だからな
大東文化大学と同じ
知恵遅れの行くところ >>35
AIは女嫌いみたいなジョークもあったなあ
結局作り手の形質を受け継いじゃうみたいな データサイエンティストって儲かるって噂が出たおかげで
馬鹿のデータサイエンティストがものすごく増えたんだけど
数学理解できない奴が分析するという地獄になっとるな
そのデータでなんでそういう結論になるんだっての多い
この大学はその手の馬鹿を滅茶苦茶増やしてくれそうでいいな >>77
こういうガチなアホいるんだな…
活用されてるのは確かだけど
基本的に保険は手計算できるようになってるよ >>71
サンプリングバイアスだけの問題じゃないよ
人間のやったことがデータの対象である以上仮に母集団すべてを抽出しても偏見が入りうる
例えば容姿が関係ない仕事でも上司は容姿による印象をもつわけで容姿が仕事の評価につながる >>88
皮肉のつもりなんだろうけど今はそれですら足りないよ
そして「よく分からないけど結果が出る」は普通に有効だから
それをより適切にチューニングするのに数学が必要なだけ
道具使うのに道具作る知識はいらん いままでにない解決方法 ×
人権侵害だからやらない解決方法 〇
ホリエとか意識高いＩＴ系にありがちの奴だな
しかも当の本人らは「俺頭良い〜世の中馬鹿ばっか」とか思っちゃってるから救いようがねえ バカ
「ある会社が新規採用において、AIで稼ぐ人の特徴を分析し、応募者が
稼ぐ人の特徴へそれだけ適合しているかをAIが判断するシステムを導入した。
AIの判断結果が良い人ばかりを採用したところ、白人男性ばかりの会社に
なってしまい、黒人差別だと社会から批判されてしまった」
バカ
「これがAI倫理が大切な理由だ！😤（ドヤァ」
普通の人
「単純に稼ぐ人という視点での分析結果としては間違ってないじゃんｗ😆」
普通の人
「・AIの評価軸が稼ぐ人という軸しかなく、公平性の軸がない
・採用側が稼ぐ人という視点でしか採用基準を見ていない
ってことが問題でしょ？AI悪くなくね？🤔
システムを使う側の問題じゃないか？」
普通の人
「AIがそう言うからって思考放棄して盲信するヤツがアホなだけｗｗｗ」
これが分からないのがケンモメンの知能レベルなんか・・・ 七月鏡一
掟ポルシェ
徳重聡
シバター
竹内涼真
西口文也 >>91
いやそれは全然違う
データから結果を得ることに意味があるってことは
データから得られないはずの結論で結ぶと問題だってことなのよ
道具を作る知識いらないっていうけど帰納的なだけあって道具作るの激烈簡単で
これすら分かってない奴はかなりの確率で言えない結論を見出そうとする >>90
どちらにしろそれは情報バイアスであって
それをデータに偏見が内在されてるとは言わないだろ >>89
保険料の話ではなく、料率クラスの話なんだけどｗ
もしかして、型式別料率クラスがどうやって決まるかも知らないの？ｗ
アホが恥を恥で上塗りしとるで？ｗｗｗｗｗｗ >>94
バカと普通の人って命名に相応しく
ＡＩについての非専門性が際立ってるな
言ってること全然違う そもそも上級は何やっても捕まらない
白人が殺人も無罪になるアメリカで黒人の犯罪率は数百倍扱いと同じ差別 クマに赤いベレー帽ってロシアにしか見えないんだけど >>98
問題があるって言われても統計そのものの仕組みにそもそも誤謬は含んでるよ
それとお前簡単とか言ってるけど0から理解するの全然簡単じゃねえから
簡単な仕組みのものを作るという話ならそれは関係のない話だよ >>101
具体的な提示に対して、具体的な反論なしにレッテル貼りしてる時点で
説得力が皆無だよｗ >>98
そもそもビジネスの世界で、データサイエンスから得られた結果を
検証もしないで盲信する時点で、運用者が頭悪いだけｗｗｗ >>105
0からって時点でもう素人過ぎて使わないほうがいいの
どう計算してるか知らんってことは何やってるか理解してないわけだから
何ができるかできないかも知らん
だから間違った分析をして間違った結びをし間違ったシステム化をしようとする
そいつを首にすれば無駄な仕事をしないで済む >>106
ここまでちゃんとAI苦手っぷりを描写してくれてんのに
何も分からん奴は説得不可だろ 「モラリスト×エキスパート」を育む立正大学データサイエンス学部の『データサイエンティスト赤ずきん』がヤバい - Togetter
4 時間前 — 犯罪学ってまさにデータサイエンスだし、「この時間帯にここで犯罪発生する率が高い」までは欧米でもやってて、パトロールルートの参考にされてるけど、 ... >>94
これ因果が逆でしょ
人種差別によって待遇差が生まれたデータをもとに特徴量が作られてる可能性を否定できない
黒人の給与が低いから黒人の給与を下げるってトートロジーになってる (ヽ´ん`)「顔識別システムによる犯罪者予備軍の検知は保安処分と背中合わせだ。赤ずきんこそ狼ということになる。データサイエンティスト養成は日本の急務であるが最低限の法学知識を教育プログラムに入れておこう。情報理工学的視点があるからこそ解明できる情報法制というところもあるので、実は法学は遠い学問ではなく意外と親和性があるとも言える。こういう勉強を大学でやっていけばどうか。米国ではデータプライバシーやデータ保護上の論点の多くが現場SE等から問題提起される。せっかくのサイエンスが、人間と社会の自由を狭めてしまっては、本末転倒。データを集めるだけ集めて分析し知見を得るのがビッグデータではあるが、薬の開発にいきなり人体実験するようなもの。個情法の学術研究の適用除外を正しく使って適法に科学技術立国目指そう。」 >>108
「人間は結論ありきで誤ったデータ分析をして、それを信じるから
データ分析は悪なんだ！！😡=3」
っていう、お前の思い込みがそもそも間違ってる感じ
結局、それって分析結果の評価の問題でしょ？
技法や技術の問題ではなく、その運用方法の問題よ
「人間は包丁で人を刺し殺すから、包丁は悪なんだ！！😡=3」
って言ってるのと変わらないｗ
間違った思い込みと思考から導き出される結論も、また間違っているという点で
ブーメラン過ぎて草ｗｗｗ >>100
その料率ってのが「保険料率」って意味だよ
保険計算で算出してる主な物
車に限らない
当然だがDLが出る前から機械学習無しにやってる >>108
自分で計算できるかとか作れるかより各種統計モデルや機械学習のモデルとその適切な適用先知ってる方が遥かに有用だから
お前はもはやマウント取りたいだけだな >>119
＞っていう、お前の思い込みがそもそも間違ってる感じ
そんな思い込みしてないよ
現に上でそれっぽレスもしてない
お前の思い込みで俺の意見を捻じ曲げてしまってるよ >>121
＞自分で計算できるかとか作れるかより各種統計モデルや機械学習のモデルとその適切な適用先知ってる方が遥かに有用だから
まさにその有用なことができてないやつが多いってことね
直線でフィッティングしてるってことを理解せずに2字曲線が当たらんって言ってるような感じ
マウントというか詐欺師が苦手って感じ >>120
だから型式別料率クラスの算出基準がなにかって話をしてるんだけどｗ
話を逸らさないでよｗｗｗ
手計算だろうが計算機だろうが、どうでもよく、やってる事はリスク分析でしょ？
データ分析が偏見を生むと言うなら、料率クラスなんか偏見の塊じゃん >>124
方がっていうか検証も重要だな
ダメな結果を出すバカの結果をいくら検証しても意味ないから両輪
そして検証という点でもダメデータサイエンティストは検証結果をゆがめるから質が悪いんだよな >>123
そしてそれは自分で作れるかどうかとは全っっっったく関係ない
お前も全部を理解してる訳ではないだろ？それでも使えるんだよ
それともマスターしたとでも言うつもりか？ >>127
作れる知識＝大筋の計算手順であればこれは関係ある
細かい実装の話じゃなくてどういう関数クラスなのか
どういう手順で学習してるか分からないなら
なになら学べて何なら学べないか全く以て理解できないじゃん >>125
何言いたいのかよくわからんけど統計解析=機械学習だと思ってる？
違うぞ？ >>128
何も言い返せなくて悪口書いてしまってるだけのそのレス見てみ
よっぽど偏見かつしょうもない >>117
頭悪そう・・・
「白人社会で稼ぐ人＝白人男性」
って結論は当たり前でしょって話よ
その分析をして、その結果が出ることに何の間違いもないし問題もない
「白人・黒人が平等な社会」
という視点は最初から入ってないんだから
企業の採用活動において、「稼ぐ人」というだけではなく、「平等な社会」
という基準も必要なら、そこも採用ロジックに入れなきゃダメでしょってこと
だから「運用の問題」なのよｗ ぶっちゃけ機械学習の予測を動かすだけならpythonさえできれば簡単にできるしある程度精度も出せる
それに今はもうコードを書かなくても学習から予測までやってくれるツールがある
だいたいのデータ分析できますって言ってる人はここまでが大半
現実の課題解決に繋げる方が遥かに重要 >>131
というより偏見を元に判断を下しうるのは
統計か機械学習かに依らないっていうことだろ
従来的な手法も多分にそういうことをやってるってこと お前らの想像するほどAIの精度は高くないよ
チー牛にロリコン犯罪者が多いから
AIで検知したチー牛顔は全員監視対象！犯罪者予備軍！みたいなことになっちゃうよ >>133
まずそこにおける運用の問題としてることと
AI倫理として問題視してることがどう分離されるか言って
運用の問題と言い換えただけじゃなんも解決になってないよ >>135
ベルジアンシェパードが幸せになっててよかった >>134
その手の奴は大半が課題解決できないな
その知識の無さに基づいて嘘報告してるやつよく見る >>131
>>77を10回読み直したら？ｗ
最初から機械学習がどうとかいう話はしていないんだけど
アホが
「>>1のようなリスクを洗い出すデータサイエンスにより偏見が生まれる
それはAI倫理に反している！😤」
って言うなら、
「既にそんな事は普通に行われているが？保険料が高くなる理由は
お前の車に関する生活様式がリスクが高いからだし、そこには
偏見も多分に含まれているぞ？」
って話をしてるのよ
型式別料率クラスの算出基準を知らないなら、1回勉強してみたら？
すごく理不尽だからｗｗｗ >>130
自分で0から組み立てるのと使うために理解するのは別だよ
つか大半が理解してても細かいとこは参考書頼りにしながら組み立てる羽目になるのに
それを「作れる」とか言ってるの馬鹿みたいでは？
そもそも特徴量含めてモデル化のが遥かに難しいのに何を言ってるんだとしか
いちいち他人馬鹿にする前に自分の立場と何が求められてるか理解した方がいいよ 何を基準に監視するかを決めるのは結局は人間だからな
そこに問題が有るって事 >>139
「包丁を人を刺殺するのに使うのか、料理をするのに使うのか」
ってのがまさに「運用の問題」でしょ？ｗ
「包丁による刺殺を防ぐために、包丁の販売をやめろ！それが倫理だ！😤」
って言ってるのが倫理信者じゃんｗｗｗ >>144
＞つか大半が理解してても細かいとこは参考書頼りにしながら組み立てる羽目になるのに
＞それを「作れる」とか言ってるの馬鹿みたいでは？
なんで？
＞そもそも特徴量含めてモデル化のが遥かに難しいのに何を言ってるんだとしか
つまり俺の言ってる通りってことだろ？
なんっで何言ってるんだってことになるんだ？
＞いちいち他人馬鹿にする前に自分の立場と何が求められてるか理解した方がいいよ
なんで？ >>141
それに加えてデータ分析のスキルがあってもできない奴が圧倒的に多い
車載画像とか音声認識とかの精度至上主義ならいいけど
場合によっては予測の過程で得られた特徴抽出や集計からの知見の方が価値が大きいことなんて頻繁にある >>137
大学の臭いノリにしてはちゃんとしたイラストついてんなと思ったら
シリーズものだったのか >>148
そのあたりは数学センスないと絶望的な動きをするな
ランク上がらんようなデータ一生懸命集めたり >>136
言いたい事は最初からわかってるが
データに偏見が内在という言葉に違和感があるんだよ
偏見があるのはデータを吐き出した奴であって
データや機械学習そのものはニュートラルだろと データサイエンス学部を熊谷に作る時点で出落ちだよね
大人の事情があるんだろうけど 反論してる奴か権威主義的すぎて嫌だな そんな外人やらAI倫理だとか勝手に持ち出されてもさ >>154
北村行伸おるやんけ
おまえらの嫌いなガチの上級や >>152
データを吐き出した奴のせいで
データに偏見が内在してしまっている（人間の偏見がデータに含まれる）って意味なら
そんなに違和感覚えないな俺は
機械学習にニュートラルを保つ能力があるわけでもないし >>152
>>94の例で言うなら、
「算出元のデータが”白人社会の過去の個人別業績データ”という時点で、
黒人への蔑視（営業担当が黒人なら会わない、買わない）のような
偏見も含まれている」
ということじゃね？
そこから中立である算出メソッドで「稼ぐ人」という結果を導き出したら
当然、結果も偏見が含まれるでしょってAI倫理厨は言いたいんじゃないかな
まあ、それは結果の評価軸に「白人・黒人が公平な社会」という視点が
含まれるからであって、算出したスキーム自体に偏見も問題もないよね
ってのは同意だがｗｗｗ
この辺の要素と関係性の分解がちゃんとできてない感じに見えるよね
AI倫理厨ってｗ 飽くまで機械学習が偏見を持つように見えるようになるのは
偏見を持ってる奴らのデータを使ったからであってデータそのものは正しいという事
なのでデータが偏見を内在してるという言葉に違和感がある >>158
それは偏見を持つ奴らのデータであってデータは正しく中立で偏見を内在してないだろって話
まあいいやこの話に関しては観念的にどちらに置くかで違和感あるってだけで
吐き出す結果に偏見が入ってるように見えるのは変わらんし >>160
データ自体が信頼できないものならアウトプットは間違うやろ
オリンピック時の東大経済学部のコロナ予測笑ってたの忘れたんか？
上で誰かも言ってるが神奈川県警管内で人が死ぬ
→AI予測なら全員自殺になるから捜査不要になるんやで >>159
＞まあ、それは結果の評価軸に「白人・黒人が公平な社会」という視点が
＞含まれるからであって、算出したスキーム自体に偏見も問題もないよね
＞ってのは同意だがｗｗｗ
なのに差別が表出するんだから
特有の倫理に対するアプローチ＝AI倫理がいるってことだわな 「データ分析をした結果、おばあさんの家が日曜日の21時に狼から狙われるリスクが高い！」
「日曜日の21時に私がおばあさんと入れ替わって警戒しよう！」
→わかるマン
「犯罪分析AIがそう言うんだから、日曜日の21時におばあさんの家に近づいた狼は皆殺しだ！
犯罪抑止とはこういうことだ！😡」
→AIの使い方がアホなだけだし、そういう運用者に倫理がない
「アホな使い方をする運用者に過ちを犯させたデータ分析が悪だ！AI倫理がなってない！！😡💢」
→ガイジｗｗｗ >>164
それは企業採用の倫理であってAI倫理じゃないのよｗｗｗ
そういうのが要素と関係性を正しく分解できてないって言ってるのｗｗｗｗｗ >>162
データが事実でないという意味の信頼性ならともかく
事実ならその信頼の有無って考え方が一方向の見方じゃんね
例えば犯罪者の検挙に黒人に偏見のある警察機関から取ったデータの学習結果を使うという文言
検挙する際に余計に黒人を多く捕まえてしまうシステムの想定だと信頼性がないように見えるが
偏見そのものを割り出して人種差を是正するシステムとして使うなら真逆の結果になる
そういう意味でデータや機械学習は中立 >>167
別にAI倫理でいいだろ
何をもって違いその違いがどういう問題になってるかを言及した方がいいよ
見えてる現象からするに偏見なくて分析力が低かったり
AI使うことで出うる倫理的問題に対する無知が結果を起こすなら
AI倫理というほうが端的に言いえてるわけだし >>162
要するに偏見云々は飽くまでデータ吐き出した元の事であって
「偏見を持ってる奴のデータ」としての信頼性はあるだろって話ね >>169
そうなると、”男性倫理”でも、”白人倫理”でも、”社会倫理”でも、”システム倫理”でも
なんでも良くなるなｗｗｗ
対象を細分化して構成要素と関係性を明らかにしていない、指向性のないふわっとした
倫理論って、もの凄く頭悪そうｗｗｗｗｗｗ >>172
当然なんでもいい
その中で取り組むべき課題がある○○倫理に感心が高まってワードとして使われるってだけの話
AIに関してそうだってだけ >>147
これレスしてなかったな
お前の言ってる通りでは全くないだろ
数式を朧げに覚えてる程度でも十分通用する
作れるかどうかとは関係がない >>168
技術そのものにはバイアスは無いのよね
でも、その運用方法にはバイアスがかかる事があって、それが「AI倫理問題だ！」って
AI倫理厨は言いたいみたいねｗ
それって、AI関係ないし、分析対象に元からある倫理問題だと思うんだけどなぁｗｗｗ で、AI運用に関わる倫理問題も「AI倫理の問題だ！」って言いたいAI倫理厨は
なんで>>1にキレ散らかしてるの？
その辺がさっぱり分からんｗ >>175
＞それって、AI関係ないし、分析対象に元からある倫理問題だと思うんだけどなぁｗｗｗ
いや違う
差別意識でなくて使う側の単純な技術不足や検討不足に基づいて
倫理的問題が拡大したり発生したりしうる
だから倫理問題なのよ >>174
朧げの度合いによるな
実装までの手順が実際手を動かさないまでも見えるならできるね
そうじゃないならまあ結果を見違えることが多い
その意味で作れるかどうかの関係が無いってのは言えない >>177
別にそれAI関係なく別のメソッドを使っても発生するじゃんｗ
括り方の視点の違いだけやでｗｗｗ
ただ、>>94みたいな例で言えば、AIの運用方法も含めた企業の採用活動に
あたって適用するべき倫理観は
「企業の採用活動として求められる倫理観」
だから、「採用倫理」とする方が妥当ってだけ >>178
言葉遊びになるからこれはやめようか
とりあえずデータサイエンティストそのものに区分があるのに
一様に機械学習そのものに精通する必要があると思ってる時点で間違ってると言っておくよ
お前さんは狭い範囲でしか見えてない >>178
ちなみに朧げにってのは
何かと何かの積であるとか何かの級数であるとかその程度の話ね
それで十分に通じるよ
重要なのは影響とその方向の観念だから でも集金できそうな学部名だな
アホ集めればそれでいいんだろ >>179
＞別にそれAI関係なく別のメソッドを使っても発生するじゃんｗ
そのメソッドがデータから学習っていう意味ならそれ含めてAI倫理ってことなのよ
＞AIの運用方法も含めた企業の採用活動に
＞あたって適用するべき倫理観は
これを実現するにあたって
AIの運用方法部分にフォーカスをあてて領域化した部分はAI倫理っていうのが妥当ってだけ >>182
無理無理
通じてない
現にその手の知識ねえ奴がやった偽の分析や不要なPoCが山ほど報告されてる データサイエンスって本当に有用なのか？虚業何じゃないかって思ってきたわ でもゲイとかみんな同じような体型と同じような人相してるじゃん
害悪に相関関係あるんならある程度のピックアップは社会の為だと思うんだけどなあ… >>184
まあ、言葉遊びだなｗ
技術中心で考えたいヤツだとそうなるのかも
個人的にはある業務のAIだけに限定した倫理論って実務ではまったく
役に立たないと思うけどねぇ
どうせ結論は業務に求められる倫理観の一部でしか無いし 例え話のアニメにムキになる方も結構頭おかしいと思うぞ で、AI倫理厨はなんで>>1にキレてんの？
その辺がマジでさっぱり分からんｗ
データサイエンスを教える学部ってエエやんって思うけど
>>1のどこが「AI倫理」に反するの？ｗｗｗ >>187
少なくともデータ自体のバイアスから逃げられない社会科学上では
あんま有用ではないと思う
わりとデータが中立な医学では有用じゃない？ >>190
結構AIで出したのだからそっちが偏見ない結果で
人間がゆがめてるんだ的意見を出してるやついるし
AIがどれだけ能力低かったり油断したら差別と言える業務プロセスを作りこむという
怖さを啓もうしたりチェックさせるよう活動するだけでも意味あると思う
とりわけ単に倫理観があればクリアできるっていう従来倫理とは
技術的検討不足によったりするところで新たな偏見が発生するって点で違うからな >>175
倫理ってのが人間が作ってる規範の事だからな
俺も責任転嫁してるような言い方だなと思ってる
あと倫理の問題で機械学習そのものに詳しくなきゃダメと言ってる奴は論外だと思うわ
そんな意識高い系のアホよりテストちゃんと書いてる奴のが信頼性高い >>187
まあ、データサイエンス自体は、やってみた感想としては「便利なツールを使った統計学」
でしかないと思うけどね
従来業務の発展型でしかないと思うよ
「WEB3.0」みたいなヤツと一緒ｗ >>185
お前さんの主張って最初から最後まで詳しいかどうかではなく
妥当性が検証されてるかまたは妥当性があるかどうかの話じゃんね
詳しくない奴にできてない奴らしかいない根拠に全くなってない
少なくともそのレスはお前さんの「詳しくない奴が増えてる」という発言からも
単なる総数での割合の問題としか読み取れないだろ >>195
そうだと思う
業務の評価スキームと評価軸をしっかり決めて、検証をしっかりやればPoC段階で
問題は発見できるのよね >>195
人間に責任を問うために倫理の範疇に入ってるってかんがえると
逆に責任転嫁になってないといえる
＞あと倫理の問題で機械学習そのものに詳しくなきゃダメと言ってる奴は論外だと思うわ
チェックだけだと通常の倫理の問題に帰着できるからそうだけど
倫理の問題が発生する背景に技術的問題が多分に影響するから論外ではないのよ >>198
まあね
この手の話で厳密な話は無理だと思ってるから割合でしかないと思うよ
というか確率論に落ちないレベルで確定的なことが起こる分野でない 結局機械学習にはまだ人にできない予想ができるわけやないしドメイン知識持った人間の代わりができるかな程度なわけで高い金払ってドメイン知識持った人をデータサイエンティストに置き換える必要なるのかなって >>194
まあ、「AI結果を盲信するな」って啓蒙することがAI倫理だって
言いたいならそうかもね
でも、それってAIが登場する以前からあるシステム設計理論なんだがｗ >>11
https://i.imgur.com/JF7TzxB.jpg
↓
安倍晋三と似ててヤニカスって事は99%犯罪者だな
みたいな差別にAIのお墨付きを与えていいと思うか？ >>192
わかりやすく言うと
基準点の設定そのものが偏見に染まってることを排除出来てないって事
偏見をふっかけて居直られること自体そりゃ差別の温床になるし
一部のカルトはそれで物事でっち上げてカネ稼いでるから
宗教系大学がそれやっちゃうのはかなりヤバいんだよ >>203
単なるバグ・エラーや計算間違いのようなモノではないという点でAI登場以前のものと違うから
そこの類似性は特に問題としてないってことだろ >>200
適切に使われなければ倫理的に問題があるという考え方の時点で意味わからん
それはどこまで行っても反倫理的ではなく不適切な使用と言うだけだし
少なくとも影響すると言ってる根拠がお前さんの直観でしかない
論理的に組み立てられてる話でもないので理解もできない
規範意識があるのと技術が高いのがまず別の話
俺からはもう何も言えん >>85
そこまで詳しくないけど、そんなに熟成した分野じゃないからどこが強いとかはまだないんじゃないかな
空間情報科学とかでググるとそれっぽい研究室持ってる大学が引っかかる感じ
東大の空間情報科学研究センターが良さげ >>207
＞それはどこまで行っても反倫理的ではなく不適切な使用と言うだけだし
単純な話不適切な使用が倫理的問題という見え方で発現するのよ
＞少なくとも影響すると言ってる根拠がお前さんの直観でしかない
少なくともっていうのはそうであることまでは確定しているという意味で使ってると思うけど
それ証明してみて
論理的に組み立てるの好きでそうでないなら何も言えないって慎重な立場ならここはクリアできるよね 巣鴨にあるのは立正じゃなくて大正？
立正大っていうのは立正佼成会と関係ないんだっけ？
ややこしや >>206
区別の意味は単なるカテゴリの話だからな
ただ結局道具の使い方ではなく使った結果の問題というのに収斂すると思うよ
人を切るのに包丁使うにしたって治療目的で緊急で使うなら全く意味違うからな ヨーロッパでは完全にアウトだな
教える側が法規制知らないってやばくない？
教える資格ないじゃん
ってか害悪 >>212
それを担保するのにAI特有の考慮が必要だから
実現にAI倫理ってのが必要になってると考えるとまあ収まるでしょ 一応言っとくけど倫理っていう名前の付いた法律だからな >>206
システムのアウトプットの誤りは普通に誤りだろｗ
何言ってんだ？
AI型システムも従来型の業務システムも、作るテストケースは変わんないぞ？
システムの仕様とか、テストケースとか知らなそう >>216
それはAI型のシステムをシステムとしてテストしてるから変わらないだけなのよ
AIの妥当性の検証自体は基本的に異なる方法で行う >>205
ガイジくさいｗｗｗ
>基準点の設定そのものが偏見に染まってることを排除出来てないって事
>>1のどこにそんな要素あった？ｗ >>209
証明してみてって…
今のところ具体的に根拠とできるのは>>185の話だけでしょ
そこから「詳しくない奴」と言ってる奴らの実際の技術的な水準の検証なんてできないだろ >>219
それが根拠として
相手の発言の引用なのに俺だけの直観の話になったのはなぜ？
そう思うなら考えが分からない俺に問題を押し付けうんじゃなくて
お前が自身について反省をすべきでは？ >>217
ガチで言ってる意味が分からないｗｗｗ
実際にAIを組んで運用したことないでしょ？
AIのロジックをテストするテストケースも従来型システムと変わんないんだけどｗ
AIとそれ以外で要件定義の内容や方法が変わるの？
聞いたことねぇよｗｗｗそんな話ｗｗｗｗｗ >>220
いや妥当性示すのはお前の方だろお前の主張なんだから
何を言ってるんだお前は
マウント取りたがる病気かよ どうでもいいが自分の学費がこんなのに使われてたら腹立つな
国公立で良かった🤗 >>221
そんなに難しくないぞ
それはAIを組み込んだものを従来型のシステムとしてテストしてるからってことなのよ
＞AIとそれ以外で要件定義の内容や方法が変わるの？
簡単に言うとAI部分だけの検証は全てパスするという方法でテストしない
完全出ない前提で精度指標をもって良さを評価するのよ
聞いたことないなら入門レベル以下だから本一冊とかでいいから読んでみるといいよ >>224
それ従来と変わらんて…
性能要件のテストも仕様のテストだよ >>225
同じ
従来システムなら精度指標なんて持ち出さん >>224
それ、従来からあるUATとかPoCのテストケースなんだが…ｗ
聞いたことないなら入門レベル以下だから、システム開発の解説本を
一冊とかでいいから読んでみるといいよ😁 >>226
予測システムとかERMなら昔から精度指標で判定してるよｗ
AIが出てくるもっと前からある >>227
その意味ではそれ従来からある広義のAIシステムってだけ
簡単な話 >>224
つーか、評価方法が精度指標になるAIは倫理観も変わるってマジ意味わからんｗ >>228
そうそう
そこらは予測部分のアルゴリズムをぬきだした時と工夫の話じゃなくてシステム一般では全然ない
つまりが固有の部分に大きく依存してるって言えるわな >>231
>>194
>>206
自分の発言も忘れるお爺ちゃんかよｗｗｗ >>234
忘れてないぞｗ
相手のミスを指摘するときに読み間違えるミスするなｗ >>235
あ・・・、レス番間違えてたわｗ
スマン いや？合ってなくね？
よく分からなくなってきたし素直に寝るわｗｗｗ >>11
雑に言うと犯罪者予備軍は全員監視しろとか言う話
数字で根拠があれば犯罪者予備軍認定してもいいし人権取り上げても問題ないよね！ 法華系の新興宗教だからね。
ほんとにどうしようもないね。 >>188
人を見かけで判断するなってよく言うけど
実際オラオラした外見のやつは中身もオラオラしてるし
挙動不審なやつは何かしら後暗いことがあるもんだよな
差別認定されるから今は言えなくなってるけどさ 日本だとこうやって変な文系の学者がしゃしゃり出て余計な文系の要素をねじ込んでくる
データサイエンスそのものとは関係ないのに 赤ずぎん「AIつこうて犯罪者捕まえたるで！」
犯罪者予備軍「そんな事されては困る。AI倫理！AI倫理！」
実際はこうだろ 例えば
犯罪者の割合は女より男の方が多いから男をより警戒しろ
そう言われても俺は怒らないし理不尽とも思わない
だって事実じゃん
男性差別だとか男性専用車両も作れとか言ってる連中は理念だけで現実を無視してる
現実の犯罪を減らすことの方が重要に決まってるのに >>35
少年2人が喧嘩して黒人だけ逮捕されてた動画があったな
あの事件がデータに取り込まれれば「肌の色が黒い方が犯罪を犯しやすい」と学習するわけか 人間集団をパターン認識すること自体がもう差別「そのもの」って分からないような知能の人間は嫌儲から出てってくれ >>248
それが差別ならお前の言ってる「…ってわからないような知能の人間」も差別だろ
アホすぎる >>249
おっしゃる通り
そこに差別的構造があっても
実際には目的や手段など仔細なところまで見ないと
倫理的な問題として扱うべきかは分からない
そこで本件のように犯罪率の高い集団を見出すというような行為は
差別問題の一丁目一番地だろ
黒人差別が本当に「謂われもなく」行われてるとでも思ってるのか？ これ偏見で人権抑制すんのと変わんねーからな
クソアルゴリズムで >>208
ありがとうございます
やっぱり東大なんだね >>245
男女で犯罪してない率を比べたら誤差にしかならないぞ こういうRTもいいねも少ない一般人のツイートを見つけてスレ立てるってなんか凄いよな
アフィカスって常にSNSと5ch巡回してんの？ PSYCHO-PASSの世界やん。犯罪起こしそうなやつは消去していく社会 >>65
データによると自民党は逮捕や有罪になる議員が少なく、野党は逮捕者が多い
野党の犯罪率が高いので、野党見張っておけば効率よく捕まえられるぞ
その結果偶然、野党議員を捕まえる
→データ上、野党の犯罪率が高くなる
→やはり野党は危険、もっと野党を見張ろう！
→以後繰り返し データサイエンスを志して立正大学に入学するやつはいないからセーフ >>245
男をより警戒しろ
→男が捕まった 警戒の結果として男の犯罪率が上がる
→ほらやっぱり もっと男を警戒しろ
→さらに男が捕まった 男の犯罪率が上がる
→やはり男は危険 男は規制しろ！女性専用を作れ
→男は特定区域に隔離しろ！ 男が〇〇するには許可証が必要！
これが差別の原因
最初の入力が偏ってるとAIは間違いを増幅増強していく NGすべきﾜｯﾁｮｲを事前に教えてくれるAIがほしい >>35
統計不正だらけのわーくにでやったら酷いことになるのは目に見えてるな
反自民のケンモメンは全員ブラックリスト行き間違い無し 奇異の目で見ることで相手を傷つけて本当に「加害者」に仕立て上げてしまうことは往々にある
ある程度までは自衛として認めるべきだが >>218
> ガイジくさいｗｗｗ
さらにわかりやすく言うと
お前みたいなやつがAIの基準をセットすると
差別を助長・再生産するAIにしかならんと言うことだよ
黒人の顔認識セットが猿のセットになってしまった、みたいな事例はいくつもある >>261
全体主義を焚きつけるだけのツールにしかならんと言うことか >>204
安部ってタバコ吸うのか…なんかちょっとショックだわ マイクロソフトの実験AIが最終的にレイシストになったのは凄かったな 立正大学のデータサイエンス学部って冗談抜きに偏差値ＢＦになると思うよ。
熊谷にあるし。前年は1.3倍しか倍率ねえけど >>9
この手のソフトはロシア製が有名だからふさわしい ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
