Facebook は、自社の成功の要因となったアルゴリズムをどうやって修正できるのでしょうか?

Facebook は、自社の成功の要因となったアルゴリズムをどうやって修正できるのでしょうか?

[[428596]]

専門家はCNNに対し、フェイスブックのアルゴリズムは改善できる可能性があると語った。 「しかし、これを実現するには、Facebook がこれまで提供したがらなかったもの、つまりユーザーに対するさらなる透明性とコントロールが必要です。」マーガレット・ミッチェルは、Google の AI 倫理チームの創設に携わり、現在は AI モデリング会社 Hugging Face で AI 倫理の責任者を務めています。彼女は、ソーシャル ネットワークで何かを見た理由 (投稿や広告に反応したからなのか、過去に見てやり取りした他のコンテンツのためなのか) の詳細を確認できるようにすることで、これが実現できると考えています。 「それについて、あなたが発言権を持つことも想像できます」と彼女は言う。「自分のコンテンツの設定を最適化するように選択することもできるでしょう」例えば、自分の近しい家族や高校時代の友人、赤ちゃんの写真をどのくらいの頻度で見たいのかなど。これらはすべて時間の経過とともに変化する可能性があります。ユーザーに制御を許可しないのはなぜですか?透明性は重要であり、それによってソーシャルネットワークは良い行動を奨励できるようになると彼女は述べた。

アルゴリズム・ジャスティス・リーグの研究・設計ディレクター、サーシャ・コスタンザ・チョック氏は、ソーシャルネットワークが透明性を高めるもう一つの方法は、使用しているアルゴリズムの独立したレビューを実施することだと考えている。想定されているように、これには、アルゴリズム システムをレビューして法律に違反せず、ベスト プラクティスに従っていることを確認するために必要な知識、スキル、法的権利を持つ、ソーシャル メディア自体や彼らが雇用する企業ではなく、完全に独立した研究者、調査報道ジャーナリスト、または規制当局が必要になります。

ハーバード大学のコンピューターサイエンス教授で、バークマン・クライン・センターのソーシャルメディア再起動の共同ディレクターを務めるジェームズ・ミケンズ氏は、アルゴリズムの見直しと改革の方法についての洞察を得るために、各人がどの候補者に投票したかといった有権者の個人情報を明かさずに選挙を見直すことを提案した。彼は、これが、機密データを保護しながら Facebook 社外の人が監視を行えるようなレビュー システムの構築に役立つ可能性があると考えています。専門家は、ソーシャル ネットワークが現在エンゲージメントに重点を置いていることが、有意義な改善を行う上で大きな障害になると考えています。専門家は、これを変えるのは難しいだろうと述べているが、ソーシャルメディアをどれだけ長く使うかだけではなく、ユーザーがソーシャルメディアを使うときにどう感じるかを気にかける必要があると主張する人もいる。 「エンゲージメントは良好な精神衛生と同義ではない」とミケンズ氏は言う。

<<:  AIがデータセンターを管理するのに時間がかかる理由

>>:  科学研究だけでなく、水中ロボットの消費者への応用も有望である。

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

「思考スタンプ」が実現!中国とアメリカの科学者33人の最新の成果:光を使って脳の認知を変える

[[404075]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI...

...

人工知能の急速な発展により、どのようなビジネス分野に浸透しているのでしょうか?テレマーケティングの将来はどうなるのでしょうか?

最近、人工知能の開発はますます激しくなってきています。ますます多くの新製品が私たちの生活に入ってきて...

ディープラーニング最適化アルゴリズムがどのように機能するかを知りたいですか?クリックしてください!急いで

ディープラーニングは高度に反復的なプロセスです。最適な組み合わせを決定するには、ハイパーパラメータの...

仮想誘拐:人工知能がランサムウェア詐欺を助長

もしあなたの配偶者や子供があなたに泣きながら電話をかけてきて、誘拐されたと告げたら、あなたは冷静で慎...

たった一枚の写真でTikTokガール全員が踊れる

数日前、アリババの研究チームは「Animate Anyone」と呼ばれる手法を構築しました。この手法...

ジェフリー・ヒントンの最新インタビュー: 5年以内に脳の仕組みを解明できるだろうが、それはバックプロパゲーションによるものではない

過去10年間で、AIはコンピュータービジョン、音声認識、機械翻訳、ロボット工学、医学、計算生物学、タ...

2021年の人工知能業界の予測

[[375635]] 2020 年は激動の年であり、組織は数多くの課題に直面しました。 2021年に...

AI人材が年間数百万ドルを稼ぐ理由

現在、ほぼすべてのテクノロジー大手が AI プロジェクトを実施しており、AI 時代に勝ち残るために、...

...

アルゴリズム問題演習 - 大規模ブラックリスト IP マッチング

多くの IT 企業では、アルゴリズムは面接で非常に重要な部分を占めていますが、実際の仕事でアルゴリズ...

...

XiaomiのFALSRアルゴリズムが正式にオープンソース化され、画像超解像エンジニアリングアプリケーションに大きな進歩をもたらしました。

本日、Xiaomi は、弾性探索 (マクロ + ミクロ) に基づく超解像で驚くべき結果を達成した新し...