偏向
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Aiがんツールが患者の人口統計を推測可能、バイアス懸念を引き起こす
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組織スライドからがんを診断するよう設計された人工知能システムが、患者の人口統計を推測することを学習しており、人種、性別、年齢グループ間で診断パフォーマンスに不均衡が生じている。ハーバード・メディカル・スクールの研究者と共同研究者がこの問題を特定し、これらの格差を大幅に低減する手法を開発し、医療AIにおけるルーチンのバイアスチェックの必要性を強調した。
新しい研究によると、YouTubeのようなプラットフォームのパーソナライズドアルゴリズムは、事前の知識がない人々でさえ情報への露出を制限することで学習を妨げることが示された。研究の参加者は少ない資料を探求し、誤った結論を引き出し、誤りに対して過度に自信を持った。知見は日常のデジタル交流における偏った理解のリスクを強調している。
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ウィキメディア財団の弁護士が、テッド・クルーズ上院議員のウィキペディアにおける左翼偏向の主張に応じ、懸念をプラットフォームのボランティア主導の編集プロセスの誤解に帰属させた。ジェイコブ・ロジャースは、財団がコンテンツを制御せず、記事に不満を持つ誰からの参加を歓迎すると強調した。クルーズからの手紙は監督と偏向に関する文書を要求するが、法的な効力はない。