3 月 3 日の TC セッション: 正義では、テクノロジー企業が意思決定に自動化プロセスへの依存を高める中で、データ差別、アルゴリズムによる偏見、そしてより公正な未来を確保する方法について真っ先に議論します。
アルゴリズムとは、コンピュータが問題を解決し、特定の行動方針を決定するために従う一連の規則です。しかし、アルゴリズムには、最も基本的なレベルから始まり、適応の過程を通して持続する固有の問題があります。それは、機械ベースの意思決定者に組み込まれた人間のバイアスです。
不正確なデータに基づくアルゴリズムこそが、黒人に対する偏見に基づいた逮捕や投獄につながっている。これは、Googleが黒人の写真をゴリラと分類するのに使ったアルゴリズムや、MicrosoftのTayボットが白人至上主義を助長するのに使ったアルゴリズムと全く同じだ。
TCセッション：ジャスティスでは、この分野の3人の専門家からお話を伺います。早速お会いしましょう。
サフィヤ・ウモジャ・ノーブル博士
カリフォルニア大学ロサンゼルス校の准教授、南カリフォルニア大学の教授であり、『抑圧のアルゴリズム：検索エンジンはいかに人種差別を強化するか』の著者でもあるノーブル氏は、人種とテクノロジーの交差点に関する分析で知られています。
前述の著書の中で、ノーブル氏はアルゴリズムがどのように偏見を生み、人種差別を助長しているかについて論じています。彼女はこれを「データ差別」と呼んでいます。
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「特に検索エンジンにおいて、人々がコード化されたりエンコードされたりする方法は、信じられないほどの害を及ぼす可能性があると思います」と、ノーブル氏は2018年にTC Mixtape（旧称CTRL+T）のエピソードで語った。「そして、これが私がデータ差別と言うときに意味するところの一部です」
ムタレ・ンコンデ
ンコンデ氏は、公正なテクノロジーの未来を築くためには、人種問題を明確に指摘することが重要だと述べています。「自動化された反黒人主義：ニューヨーク・ブルックリンにおける顔認識」と題した研究論文の中で、ンコンデ氏は顔認識技術の活用とニューヨークにおける黒人監視の歴史を検証し、将来的に顔認識技術を規制するための潜在的な方法を提示しています。
ンコンデ氏は人種と人工知能に関する国連顧問でもあり、現在はアムネスティ・インターナショナルと協力して顔認識技術の世界的な禁止を推進している。
ハベン・ギルマ
回想録『ハーバード・ロースクールを制覇した聴覚障害と視覚障害を持つ女性、ハーベン』の著者であり、人権弁護士でもあるギルマ氏は、障害者の正義の推進に注力しています。
先月のSight Tech Globalで、ギルマ氏は、人種に関連するアルゴリズムのバイアスに関する議論がある程度当たり前になってきたものの、そうした議論ではアルゴリズムが障害者に与える影響があまりにも無視されがちだと述べた。例えばロボットに関しては、開発者やデザイナーの間でアルゴリズムのバイアスという話題が不足しているとギルマ氏は語った。
「ロボットを責めないでください」と彼女は言った。「ロボットを作る人たちが偏見を持ち込み、それが私たちの社会に障害者差別や人種差別を根絶しているのです。もし設計者が、歩道を利用する障害者や配達アプリを使う視覚障害者と協力してロボットを作れば、ロボットと配達アプリは完全にアクセシビリティの高いものになるでしょう。ですから、サービスを設計する人たちには、こうした話し合いを持ち、私たちと協力してもらう必要があります。」
ここまで読んでくださった方は、きっとどうやって参加すればいいのか気になっているでしょう。さて、たった5ドルでチケットを今すぐ手に入れることができます。
メーガン・ローズ・ディッキーは、TechCrunchのシニアレポーターで、労働、交通、テクノロジーにおけるダイバーシティ＆インクルージョンを専門としています。以前はBusiness Insiderで2年間、シェアリングエコノミー、IoT、音楽業界に特化したテクノロジー系スタートアップを取材していました。2011年に南カリフォルニア大学を卒業し、放送・デジタルジャーナリズムの学位を取得しています。詳細はこちら：https://www.crunchbase.com/person/megan-rose-dickey#sthash.ir4VFt2z.dpuf メールのPGPフィンガープリントは、2FA7 6E54 4652 781A B365 BE2E FBD7 9C5F 3DAE 56BDです。
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