「考古学的アプローチがAIの偏りのあるデータを活用して医療を改善する方法」

考古学的アプローチでAIのデータ偏りを利用して医療を改善する方法

コンピュータ科学者は、データのバイアスやエラーを最初は迷惑なものとして扱うかもしれませんが、研究者たちはそれを社会的価値を反映する隠れた宝庫だと主張しています。

MIT、ジョンズ・ホプキンス大学、アラン・チューリング研究所のコンピュータ科学と生命倫理学の教授たちは、医療機械学習で使用されるバイアスのあるデータを理解するための代替手法を提案しています。これは、バイアスのある臨床データを考古学的な遺物と見なし、社会的な価値観、実践、不平等のパターンにつながるものとして扱います。

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