用語集
更新日
アルゴリズムの論理によって生じる不公平または不均衡な取り扱い。これは偏った入力、偏向した目的、または欠陥のある特徴量選択によって増幅されるため、継続的な監査と修正が必要となります。
例
ある大学の入学選考用AIが「レガシー志願者（同窓生の子女）」のステータスを過度に重視したため、同窓生の子女の合格率が不釣り合いに高くなってしまいます。入学選考事務局はその特徴量を除外し、モデルを再学習させ、デモグラフィック全体での公平性を確認するために合格率を追跡します。
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アルゴリズムの論理によって生じる不公平または不均衡な取り扱い。これは偏った入力、偏向した目的、または欠陥のある特徴量選択によって増幅されるため、継続的な監査と修正が必要となります。
例
ある大学の入学選考用AIが「レガシー志願者（同窓生の子女）」のステータスを過度に重視したため、同窓生の子女の合格率が不釣り合いに高くなってしまいます。入学選考事務局はその特徴量を除外し、モデルを再学習させ、デモグラフィック全体での公平性を確認するために合格率を追跡します。