Комментарии 4
Встречаются советский и американский дирижеры. Советский хвастается:
— Мы у себя в СССР полностью искоренили антисемитизм! Теперь к евреям никто не относится плохо! И у меня в оркестре половина музыкантов — евреи!
— Странно, — задумчиво отвечает американский, — А я вообще не знаю сколько у меня музыкантов-евреев.
Выглядит как натягивание глобуса на сову.
Математическим алгоритмам чужды соображения расовой дискриминации. Для них нет никакой разницы между расами и полом. Но алгоритмы позволяют беспристрастно ставить и отвечать на вопросы о наличии корреляций в данных.
И если эти корреляции объективно есть — то списывать их на «недобросовестность» алгоритма сродни попытке приписать чувства камню или палке.
Значит, дискриминация по признаку расы или пола запрещена законом и поэтому не будет применяться. А вот дискриминация по другим, не запрещённым признакам (возраст, семейное положение, место жительства, круг общения, гражданство, курение и т.д.) — это можно.
Математическим алгоритмам чужды соображения расовой дискриминации. Для них нет никакой разницы между расами и полом. Но алгоритмы позволяют беспристрастно ставить и отвечать на вопросы о наличии корреляций в данных.
И если эти корреляции объективно есть — то списывать их на «недобросовестность» алгоритма сродни попытке приписать чувства камню или палке.
Некоторые из переменных в наших данных (т. е. race и gender — раса и пол) могут рассматриваться как чувствительные или защищённые признаки. Лучше не включать эти переменные в набор
Значит, дискриминация по признаку расы или пола запрещена законом и поэтому не будет применяться. А вот дискриминация по другим, не запрещённым признакам (возраст, семейное положение, место жительства, круг общения, гражданство, курение и т.д.) — это можно.
Давайте назовём несправедливостью не то, что один топменеджер получает больше чем вся остаьная компания вместе взятая, и не то, когда компания Убер занимается точно тем же самым что любой таксопарк, но при этом не платит налогов, а давайте лучше несправеливостю назавём что-нибудь совсем другое, например то что отражение в зеркале статистических алгоритмов вам не нравится. А теперь всех завалим спамом о том, что только над искривлением зеркал все и должны работать круглые сутки.
Но разве такие манипуляции не приводят к ухудшению качества модели?
Или планируется ввести сертификацию всех моделей на «честность» и запретить использование моделей не сертифицированных?
Или планируется ввести сертификацию всех моделей на «честность» и запретить использование моделей не сертифицированных?
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Как сделать так, чтобы ИИ не стал предвзятым? Принципы справедливого моделирования