AI 公正性定義フレームワーク

概要:

AIを構築し偏りを減少させることを目指すなら、まずシステムにとっての「公正」が何を意味するかを明確にする必要があります。

実はこうなのです:公正の定義は一つではありません。 機会均等？人口統計学的均衡？同等の正確性？手続き的公正？これらは単なる学術的概念ではなく、本当に異なるアプローチであり、一つを最適化すると他が目的に反することもあります。

このボードは、これら4つの定義を調査し、トレードオフを理解し、あなたの文脈に合った意図的な選択をするのに役立ちます。

何を達成できるか:

チーム全員が理解し合意する明確に文書化されたフェアネスの定義です。実際に何を意味するのかを知らずに「公平なAI」という曖昧な誓約をすることはありません。

明確な決定とその背後にある理由を得ることができ、それは設計、テスト、改善に活かされます。

最も恩恵を受ける人々:

AIシステムを構築しているプロダクトマネージャー、データサイエンティスト、AI倫理リーダー、およびクロスファンクショナルなチーム。特にリクルーティング、融資、医療といった高リスク領域で公正さを誤ると、実際の人々に大きな影響を与えることがあります。

使い方:

最初のセッションに45分を確保してください。チームと共に各フェアネス定義を検討し、トレードオフについて正直に議論し、選択を文書化します。

良いニュース：これがすべての将来のAIプロジェクトの基盤となります。その後は、15分で見直しと確認をするだけで済みます。

AIバイアス軽減ワークショップシリーズ（ボード1から4の一部）。