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イノベーション

AIのもっとも根本的な欠陥「一般常識の欠落」に解決方法はあるか
MIT Technology Review
小宮山 利恵子リクルート次世代教育研究院院長、東京学芸大学客員准教授
私たちが大人だとしたら、AIは子ども。一緒に育っていく。先月サンフランシスコで開催されたAIカンファレンスの内、バイアスに関するセッション内容をご参考まで紹介します。(一部、教育新聞9月号掲載) ニューヨーク大学の”AI Now Institute”の共同創設者であるMeredith Wthittaker氏のプレゼンでは、AIはもう65年以上議論されてきたが、それは「白人」の「男性」によって築き上げられてきたものではないのか?との提示から始まった。女性やマイノリティはどのくらいそれに関わって来れただろうか?収集されたデータ自体、バイアスが掛かっているのではないか?という議論だ。何を「普通」と定義する必要があるのか、AIによって出され結果が必ずしも「一般的なもの」を意味していないのではという懸念だ。 テクノロジー業界アナリストであるSusan Etlinger氏の”Ethical AI: Building Producats that Customers Will Love and Trust”(倫理的なAI:顧客に好かれ信用される製品をつくること)というセッションでは、Meredith氏同様AIが出す結果にはバイアスが掛かっていると警鐘を鳴らす。例えば、英語とトルコ語で「彼女は医者です」をGoogle翻訳を利用して訳すと興味深い事象が発生する。英語は”She is a doctor”でトルコ語に変換すると”O bir doktor”となる。このトルコ語を英語に再度変換すると”He is a doctor”と変換されるのだ。これは、医者が男性の多い職業のため、それにAIが引っ張られて”She”とすべきところを”He”と誤変換してしまうことを示している。最近使われるようになっている音声アシスタント機能でも、例えばAmazon社のAlexaは、そのAIがアフリカ系英語を除いたデータによって学習されていたという事例もある。つまり、アフリカ系の英語で話しかけてもAlexaは理解できず応答できないということだ。その上、「Alexaから発せられる声はなぜそんなに女性っぽい声でなければならないのか?」という疑問もある。そこに性差別が存在しているのではないかという議論だ。「無自覚の差別」が存在していると論じ、限られた基準を用いた最適化の影響を私たちは考える必要があると説く。
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「起業家の思考法」に学ぶ、人生のあらゆる選択と決断に役立つ6要素
Inc.
牧田 幸裕名古屋商科大学ビジネススクール 教授
HBSで13年間教鞭を執った「ワッサーマンによると、起業家は変化を予測し、変化に対処することに長けている」とのことだが、同様にBusiness Schoolで13年間教鞭を執ってきた僕からすれば、ジロリアンもまた変化を予測し、変化に対処することに長けている。 二郎の麺量は一定ではない。その日の店主の気分とコンディションで量が変わる。ヤサイもまたしかりだ。ということは、あらかじめ想定していた麺量の期待値と実際の量には、意外に多くの差分がある。 この変化に対して、ジロリアンは、目測、体感、経験値などを利用し、わずか10分の中で対処し結果を出す。目測は心理的なプレッシャーにもつながり、実は誤差も多い。それをカバーするのが、経験値だ。過去の経験から、期待値の差分に対し心理的にどのように落ち着き、プロジェクトをコントロールするか考える。 プロジェクトの王道はタスクを前倒しで、総期間の50%でタスクの70%を処理することが望ましいとされるが、それを超えるペースだと、逆に身体に負担をかけることもある。なので、急ぎつつも焦りすぎない。これが変化への対応である。 このような視点から、二郎とは「人生の選択と決断」にもつながる、心理コントロール、プロジェクトマネジメントスキルの習得に非常に良い機会であるといえる。
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AIが味覚に挑戦、「美味しい」のデータ分析で新たな飲食経験の可能性
NewsPicks Brand Design
神谷 元基マーケター
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ビットコイン採掘場に変貌したカナダの「ゴーストタウン」
Bloomberg
石井 敏宏地方議会議員(無所属)
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心の知能指数を高めて、不測の事態を乗り切るための6つのステップ
Inc.
関田 耕太郎KDDI株式会社
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