人権侵害、差別の助長につながる可能性を有するデータが用いられてい ないか b. ユーザーのプライバシー懸念があるようなデータが含まれていないか c. AIを用いたサービスをユーザーが利用する際、AIが持つリスクを適切に把 握した上で利用できるように説明されているか d. AIに用いるデータは適法に取得されているか、また、その利用は利用目的 の範囲内か 2. フェアネスモニタリング(主にテクノロジー部門) a. 施策レビューを経て、サービスがリリースされた後においても、人権侵害、 差別の助長、多様性の排除が、実際のアルゴリズムやサービスにおいて 生じていないか、さまざまな段階で検査を実施 b. モニタリングの設計(*)は、第三者の専門家と議論しながら、常にアップ デート c. モニタリングの結果は、関係役員で構成するフェアネスモニタリング会議で 確認しており、リスクがあると疑われた場合には、迅速に対応方針を検討 (*)モニタリングの設計に関して次スライド以降
Ruijun Ma, Anikó Hannák, and Christo Wilson. 2018. Investigating the Impact of Gender on Rank in Resume Search Engines. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '18). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Paper 651, 1–14. https://doi.org/10.1145/3173574.3174225