下院民主党は、人工知能のバイアスに焦点を当てた記者会見を終了しました。核心メッセージは「AIは、私たちのシステムに組み込まれたあらゆるバイアス、不平等、不公正を反映する」というものでした。

このセッションでは、機械学習モデルが既存の社会的不均衡をどのように助長しているかに対する懸念が高まっていることが強調されました。議員たちは、金融、採用、コンテンツのモデレーションにおけるアルゴリズムによる意思決定が、過去の偏見を排除するどころかむしろ増幅させていることが多いと指摘しました。

この議論は暗号資産分野でも新しいものではありません。分散型プロトコルは人間のバイアスを排除すると主張していますが、スマートコントラクトに入力されるデータにも同様の欠陥が含まれている可能性があります。従来のAIであれ、ブロックチェーンベースのシステムであれ、訓練データ自体が偏っている場合、どのようにしてより公正なテクノロジーを構築すればよいのでしょうか？