Fairness"という概念を提唱し、バイアスを避ける取り組みを行なっている。ダイバーシティの高いイメージデータを構築し、オープンにする。(例えば性別など)、セグメントごとの精度を示す。AIトップが語った「機械学習モデルの公平性」はどう作り出すか)。結婚式の写真について機械学習させるケースを一例にあげ、「北米からだけでなく、ほかの地域からも広く結婚式のデータをとってこなければならない。ないと日本やインドなど、世界にはさまざまなすばらしい結婚式が存在することを見逃してしまうだろう」と指摘。「データが世界中のあらゆるもの、多様性をしっかり反映しているか考えた上で、機械に学習させなければならない」と語った。Extendedの具体例だろう。このGoogleの取り組みは、畠山氏が語った「データ作成の時点から品質管理を行う」ということ、「データの分析、監視」と合致していると言える。データのバイアスは知らない間に入っている。そこに気づき、避けるようにするためには、技術者もしっかりした知識と、何が避けなければいけないバイアスなのかの哲学が必要だと認識しておく必要がある。