いう題で最近のAIの課題に関して話をされた。機械学習は実データに基づき学習する。あればそれが学習結果に反映される。シカゴ市で、市民がスマートフォンで道路の損傷の報告をできるようにし、そのデータに基づきどこから補修していくかをAIで決める施策をとったら、結果として金持ちの多い場所が修理されるようになった。スマートフォンの保有率が高い地域から多くデータが集まったからと考えられる。doktor.となる。doctor.となる。トルコ語の三人称代名詞に男性女性の差はなく、トルコ語の翻訳はあっている。これを英語にする際に、三人称代名詞が男性か女性かによって選択する必要がある。ほうがより確からしいと判断するのだ。AIの判断が実世界に影響を与える。人種により犯罪の検挙率が異なれば、特定の人種に対する取り締まりを強化することになり、さらに人種の偏りは大きくなっていく。畠山氏は、この問題は、本質的に解決が難しいと語る。AIはデータのみで判断し、その判断基準が倫理的に正しいかは知らない。深層学習においてはその判断基準自体が人間から見えなくなっているのだ。畠山氏がこの問題の解決は、データ作成の時点から品質管理を行う必要があると語る。データの分析、監視を続ける必要がある。Googleも当然このことに気がついており、取り組みを進めている。おいて、及川卓也氏と小島英揮氏の対談で、現在のカンファレンスでの話題の中心が、技術だけでなく、人工知能の倫理面にあることが示された。これは人間中心AIの設計指針である。過ちをするが、すぐに修正してきた。ドクタ/ナースのバイアスを修正。そのバイアスを除くノウハウを提供している。