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アルゴリズム的バイアス (algorithmic-bias)

アルゴリズム的バイアスは、学習データ、設計方針、評価指標、運用環境に含まれる偏りが、AIやアルゴリズムの判断へ反映される問題を指す。動画では、採用AIや再犯リスク予測を例に、人間社会の偏見がデータ化され、AIによって再生産される構造として扱われる。

AIガバナンスの観点では、出力の公平性だけでなく、どのデータを使い、どの価値基準で正解を決め、どの場面に適用するかが問われる。偏りを完全に消すことは難しいが、名前を付けて検証可能にすることで、社会的な議論と改善の対象になる。