要点
- AIシステムには欠点があり、100%の正確性を持たない。
- AIは過去のデータを元にトレーニングされるため、新しい状況に遭遇すると正しい決定ができない可能性がある。
- バイアスはデータの不均衡から生まれ、倫理的な影響を引き起こす可能性がある。
- デベロッパーはデータセットのバランスを取ることでこれを解決できる。
- AIのオフライントレーニングやトレーニングデータの適合性により、予測精度が低下するリスクがある。
- 問題解決のためにはAIをオンライントレーニングし、最新情報を反映させる必要がある。
- データラベリングやデータセットの適合性に問題がある場合、AIシステムのパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
感想
AIの欠点や課題を考えると、トレーニングデータの適合性やバイアスの問題など、技術の進化に伴う課題が明らかになっています。特に倫理的な問題に対処するためには、データセットのバランスや専門家の知見を活用することが重要です。AIの使用に際しては、これらの問題を理解し、注意することが不可欠だと感じます。
元記事: https://stuff.co.za/2024/06/17/ai-is-not-a-magic-wand-it-built-in-problems/