progress)このプロジェクトは人の偏った認知バイアスを機械学習等で学ばせ、逆張りもしくは別のバイアスを道具に実装し「公平な社会を目指す」その是非と方法について問います。Gun」を提案します。この銃は「非武装で警察に銃殺された黒人」の過去数年のデータから殺されやすい人を学習判別をし、条件にあった場合は銃の引き金を数秒止めます。arms.正義について、公平性についてあやまって殺す方も殺される方も嬉しく無い。この不幸を止めるためにこういった道具の導入は正しいのだろうか?どこで引き金を止めるのか?引き金を止めずとも「バイアスで撃とうとしていませんか?」とアラートをだすだけでも、そこでもし効果的に死傷者の数が変わるのならばそれは公平なのだろうか?どこから線引きをするのが公平なのか?考えた時に過去の被害者たちの顔から傾向や特徴を出すことができたらよいのだろうか?さて、そこでもし彼らの特徴が犯罪者と同じ傾向をもっていたらどうするのか?ここにカナダの警察の動画がある。銃を使わずとも犯人を確保することができる。いった意味では、警察がすぐに人を殺すという方向性以外の方向でも努力することができるのではないか?というここで導き出される議論は数の問題にもなる。警察の死傷者数の話だ。一年にどのぐらい彼らは無罪の人を殺し、どのぐらいの数の警察が死ぬのか?究極の問いは警察の命か、無罪の一般市民の命か?に還元される。https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencingAIとバイアスについて書かれたもの2016年。アメリカでは裁判所が罪人の刑期を決めるのに公平性を欠く情報によったアルゴリズムで決めている。それらのループにより黒人たちは社会の底辺に留められている。プライバシー(アウティング等)の問題に関わる。