【編集部注】執筆者のKatherine BaileyはAcquiaのデータサイエンティスト。
最近騒がれている機械学習のバイアスや倫理上の問題から、数字とデータには限界があることは明らかだ。偽ニュースの失態や、自然言語処理の分野で有名な研究者がその解決にあたっている様子を見ると、自分たちが解決しようとしている問題を明確にすることこそが1番難しい問題なのだとわかる。いつどのようにスマートマシーンを使うか、という判断には人間の力が欠かせない。そしてスマートマシンを賢明かつ安全に利用するためには、目的のレベルが上がるほど、人間が積極的に関わっていかなければならない。
スマートマシンを使った物事の判断における、クリティカル・シンキングの能力も、そろそろ計算能力のように高めていく必要があるということだ。計算能力に関しては機械を頼ることができる一方、クリティカル・シンキングについてはそうはいかず、近いうちに機械が人間に追いつくということもないだろう。倫理的な問題について考えたり、どのような問題であれば計算能力を頼りに解決することができるかという判断を下すのは人間固有のスキルなのだ。
数字とデータだけでは足りない場合
最近一部の研究者が、顔の特徴からその人の犯罪性を予測できる根拠をみつけたと発表した。”Automated Inference on Criminality using
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機械と人間の役割分担を見つめ直してみよう
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