Q：
機械学習に関する倫理的な問題とは何ですか？
A：機械学習を取り巻く倫理的問題には、機械学習アルゴリズムそのものではなく、データの使用方法が関係しています。
Facebookのケンブリッジアナリティカスキャンダルでは、政治コンサルティング会社がユーザーの知識や同意なしにソーシャルネットワーキングサイトのデータを使用し、ユーザーデータの収集と使用に関連する多くの問題を示しました。 多くのエンドユーザーライセンス契約ではユーザーのデータの使用方法が指定されていますが、多くのソーシャルメディアユーザーは細字部分を読めない場合があります。
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別の問題は、これらの機械学習アルゴリズムが「ブラックボックス」であり、実際にどのように機能するかを見ることができないことです。 機械学習アルゴリズムが決定を下した理由を知ることは不可能かもしれません。
機械学習の1つの分野は、医学的診断の作成です。 アルゴリズムは、がんを見つけるためにX線を見るかもしれません。 人間の医師は、彼らが診断を下した理由を説明できますが、機械学習アルゴリズムが患者に癌があるかどうかをどのように判断したかはわかりません。
オープンソースライセンスで機械学習プログラムをリリースすることは、1つのソリューションです。 人々がプログラムのソースコードを見ると、それがどのように決定を下すかを見ることができます。
もう1つの問題は、機械学習のトレーニングデータと考えられるバイアスの使用です。 人種やその他の偏見のいくつかの事例があり、意図せずに機械学習プログラムに組み込まれています。 あるアルゴリズムは黒人をゴリラと特定し、別のアルゴリズムは色のある人の顔の特徴を変更して、美化を主張しながら、より「ヨーロッパ人」に見えるようにしました。
これに対抗する1つの方法は、AI分野の多様なバックグラウンドを持つ人々を増やすことです。
別の問題は、機械学習と人工知能の安全な使用です。 AIおよび機械学習プログラムは、人々がそれらをオフにしないようにするなど、人々が望まない行動を開発する可能性があります。
