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情報工学・コンピュータ社会

AIの心理学アルゴリズミックバイアスとの闘い方を通して学ぶビジネスパーソンとエンジニアのための機械学習入門

入手 2024.12.03読了 2026.01.01★★★☆☆

出版年
2021 年
ページ
323 p

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アルゴリズミックバイアスの原因と対処をカタログ的に並べた実務書。「どこが論点か」を見つける地図として使える。
AIアルゴリズミックバイアス

読んだ経緯

大学院時代の後輩との読書会（AI × 政治哲学）で、『AIの政治哲学』のあとに「実践寄りの本も」ということで選んだ一冊。

得たもの

バイアスの発生経路（実世界のバイアス → データ → 前処理 → モデル）と、それぞれへの対処法を網羅的に整理してくれる。カタログ的なので、通読して面白いというより「自分が引っかかるのはどこか」を見つけるのに向いている。

読書会でいちばん議論になったのは、著者のやや楽観的な立場（「アルゴリズムのバイアスは人間のバイアスより悪影響が小さい、なぜなら修正可能だから」）への違和感。

  • アルゴリズムのバイアスはむしろ人間のより強固で、永続化して揺るぎないものになるのでは
  • そもそも「人間のバイアスから独立した、アルゴリズム単体のバイアス」は存在するのか。丸め誤差もデータの取り方も、突き詰めれば人間の設計判断に還元できてしまうなら、両者を区別する意味はどこにあるのか

管理者が現場の何千人を再教育するより中枢の意思決定コードを直すほうが速い、という16章の指摘は、修論で書いた論点と重なって腑に落ちた。

どんな人に

アルゴリズムの公平性を「善か悪か」ではなく、リスクとコストのバランスの問題として扱いたい人。『AIの政治哲学』と併せて読むと、技術側の語彙と政治哲学側の語彙が噛み合う。

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ISBN 9784873119625