グーグルは低賃金の仕事のために女性の広告を示した

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採用に関しては、人間は偏見があり、差別的であることを私たちは知っています。残念ながら、コンピュータもそうかもしれないようです。

カーネギーメロン大学と国際計算機科学研究所の新しい調査によると、Googleの広告ターゲティングアルゴリズムが特定のインターネットユーザーを不注意に差別している可能性があります。先週フィラデルフィアで開催されたPrivacyEnhancing Technologies Symposiumで発表された調査で、研究者はAdFisherというツールを作成して、Googleの広告配信アルゴリズムがユーザーを追跡する方法を調査しました。

研究者が興味を持ったのは、Googleがユーザーについて推測した情報に基づいて、ウェブ上のサイトにある数百万の小さな広告ボックスにGoogleが配信する広告がどのように変わるかということでした。たとえば、ユーザーが薬物依存症のWebサイトを閲覧し始めた場合、どのような広告が表示されますか?または、ユーザーがGoogle広告設定プロファイルを男性から女性に変更した場合はどうでしょうか。

また、トップ100の求人サイトのリストを閲覧すると、Googleが男性と信じている偽のユーザーは、女性と信じているユーザーよりも高給の幹部職の広告が表示される可能性が高いことがわかりました。理論的には、これにより、女性は高給の仕事を見て応募する可能性が低くなります。言い換えれば、このアルゴリズムは、非常に多くの職場にすでに存在する社会的不平等を強化しました。多くの場合、男性は女性よりも多くの収入を得ることがよくあります。

「私たちの調査結果は、ある種の差別が出現し始め、透明性が欠如している広告エコシステムの部分があることを示唆していると思います」と、研究の共著者であるアヌパム・ダッタはMITテクノロジーレビューに語った。「これは社会的な観点から懸念されています。」

これは、Googleの一連のアルゴリズム騒動の最新のものです。4月、研究者たちはGoogle画像検索が「性差別的」であることに気づきました。たとえば、「CEO」という用語を検索すると、女性はわずか11%でした。そして今月初め、同社の新しい写真アプリが黒人の写真にゴリラのタグを付けた後、同社は厄介な謝罪を強いられた。そして、誰かが「女性は…」を検索したときにGoogleの自動提案を見たこの2013年の国連キャンペーンを忘れないでください (提案「CEOになる」ではありませんでした)。時々、間違いは単なるまぐれです。また、アルゴリズムは単にメーカーのバイアスを継承する場合もあります。そして、グーグルのゴリラの大失敗の場合のように、それがどれであるかを見分けるのは難しいかもしれません。

多くの場合、バイアスを取り除く代わりに、アルゴリズムはバイアスを増幅します。LinkedInやJobalineのようなサービスを検討してください。これは、企業が音声分析に基づいて誰を雇うかを決定するのに役立ちます。通常、このようなマッチングアルゴリズムは、人間の好みを反映するだけであり、プログラミングまたは検索を設定した人間のバイアスを組み込んでいます。たとえば、Jobalineは、単に言語プロファイリングと呼ばれるものを自動化したり、アクセントや方言などの要素に基づいて区別したりして、成功の決まり文句のように聞こえる候補者を選択するリスクを冒しています。そのため、プログラムは、低くて白く聞こえる男性的な声で候補者を優先する可能性があります。これは、優れたリーダーシップの資質に定型的に関連付けられている人のタイプに一致します。

「米国では、ほとんどの企業が機会均等の雇用主である必要があります。人種、性別、信条、宗教、肌の色、出身国に基づく差別は禁止されています」とマイクロソフトリサーチの主任研究員であるダナボイドは昨年の論文書いています。「しかし、雇用主が個人的なネットワークに基づいて差別することを妨げるものは何もありません。意思決定のアルゴリズム的手段は、これが発生する可能性のある新しいメカニズムをますます提供しています。」

グーグルの広告ターゲティングアルゴリズムに関する新しい研究で、研究者たちは、そのような厄介なパターンが出現した原因は不明であると述べた。誰がどの種類の広告を見るかを決定する要因には、Googleによって決定される変数だけでなく、広告購入者、広告が表示されるWebサイト、およびインターネットユーザー自身によって決定される変数が含まれます。

グーグルの広報担当者は、フュージョンへの声明のなかで、「広告主は、リーチしたいオーディエンスをターゲットにすることを選択でき、許可されるインタレストベース広告のタイプをガイドするポリシーがあります」と述べています。「「なぜこの広告」の通知と広告設定、およびインタレストベース広告をオプトアウトする機能により、ユーザーに透明性を提供します。」

しかし、今日のアルゴリズムは、人々を分類し、セグメント化し、照合するタスクを実行します。それらをプログラムする人間が行うのと同じステレオタイプと判断に頼ることなくそうするアルゴリズムを開発することは不可欠です。アルゴリズムの不平等は、人間の偏見と同じくらい、職場や他の場所での平等に対する脅威です。このような問題に対処するために、「アルゴリズムの透明性」を要求するところまで行っている人もいます。

「私たちは差別のモデルと説明責任のメカニズムを再考しなければなりません」とボイドは書いています。

NPRでJobalineを売り込み、会社のCEOであるLuis Salazarは、人間の雇用者は差別するかもしれないが、コンピューターは差別しないと自慢した。

「それが数学の美しさです。それは盲目です。」と彼は言いました。

しかし、数学は実際には盲目ではありません。代わりに、バイアスを方程式に入力すると、バイアスがすぐに吐き出されます。

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