- アイオワ大学の研究者が人種とジェンダーの偏りを減らすための2つのアルゴリズムを開発
- リン教授はビジネスアナリティクスの准教授であり、2022年にNSFとAmazonからの助成金を受けてアルゴリズムを開発
- アルゴリズムは差別的な結論を避け、機械学習モデルを開発
- アルゴリズムを利用することで人種やジェンダーに基づいた偏見を減らす
- ジェンダーバイアスを減らし、女性ユーザーにより多くの金融商品の推薦を可能にする
アルゴリズムの開発により、人種やジェンダーに基づく偏りを減らす取り組みが行われています。リン教授とヤン教授は、機械学習を利用して、犯罪被告の再犯を予測するモデルを開発し、人種間のエラー率の差を縮小させることに成功しました。さらに、金融サービスのマーケティングにおいても、ジェンダーバイアスを減らすアルゴリズムが開発され、女性ユーザーにより適切な金融商品の推薦が行われるようになりました。
元記事: https://www.newswise.com/articles/designing-algorithms-to-fight-ai-bias