第14分野 職場の多様性・包摂・差別・所属感

AIなら公平?

データとモデルの外側まで監査します。

文献最終確認日  分野完成版 v0.1

問題定義、仕事要件、母集団、訓練データ、閾値、人の判断、運用、異議・救済が結果を作ります。群別精度だけで公平とせず、誤りの負担と交差性を確認します。

このページの主な出典

  1. Selbst, A. D., Boyd, D., Friedler, S. A., Venkatasubramanian, S., & Vertesi, J. (2019). Fairness and Abstraction in Sociotechnical Systemsconceptual systems analysis
  2. European Parliament and Council of the European Union (2024). Regulation (EU) 2024/1689 Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligenceofficial legal instrument
  3. National Institute of Standards and Technology (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)official risk management framework