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There was a problem loading comments right now Please try again later., 新しいビットコインカジノサイト入金不要. There was a problem loading comments right now. Please try again later. 彼女が指摘しているのは、この種の統計モデル(Weapons of Math Destruction, WMD. 『データ(による)大量破壊兵器』。もちろんmassとmathをかけている)によって困難な状況に追いやられるのは、貧しかったり、すでに問題を抱えた人たちであるということだ。例えば、従業員の候補を評価するようなモデルを作るとする。モデルが使う入力のうち、ローンの支払いの遅延情報を入れたとすると、すでにローンの支払いに困難を生じている人が職を得ることが難しくなり、ますます支払いに困難が生じる、といった具合だ。このように、いわば統計モデルを用いた種々の評価システムが、困難な状況にある人をさらに「罰して」しまう状況に、著者は警鐘を鳴らしている。 There was a problem loading comments right now. Please try again later. そのような数学的モデルの中には社会に大きな害を与えているものもある。本書の著者キャシー・オニールが「数学的破壊兵器(Weapons of Math Destruction、以下WMD)」と呼ぶのはそのようなモデルである。彼女によればWMDとは、人々を評価する、ランク付けする、分類する、あるいは人々の行動を予測するなどの目的で作られた統計的数学的モデルであり、大規模に使用され、間違っていて、不公正で、有害で、不透明で、自己成就予言的であるといった特徴を持つものである。 本書の内容からはややはみ出すが、人間や組織を評価するための数学的モデルを作るという営為そのものが包含するバイアスについても私たちは注意を払うべきかもしれない。というのも数学的モデルを作るという決定がすでに、定量化できない価値、コンピューターで処理できるデータの形式に落とせない価値については無視するというある種の重大な価値判断を含んでいるからである。あることを評価する数学的モデルを作るという決定それ自体がバイアスのかかったものなのだ(この点については例えばRobert J. Whelchel, “Is Technology Neutral?” IEEE Technology and Society Magazine, Vol. 5(4), Dec. 1986を参照されたい)。科学技術と市場経済を中心にして築かれた社会において、「定量化して評価するべし」というプレッシャーは強く、本来そのような評価がそぐわない領域(教育、行政、医療、芸術、学問など)までも浸食している。 「数学的モデルは私たちの道具であるべきで、主人であるべきではない」(p. 207)と著者はいう。もともとが数学者であった著者は、数学的モデルの濫用を嘆き、それがよりよい仕方で使われるように訴えている。そして「数学はWMDよりもずっと良いものに値するし、民主主義も同様である」(p. 218)という言葉で本書を締めくくっている。 There was a problem loading comments right now. Please try again later. From other countries. This book is about the dark side of the Internet and computer technology, and it is not for the faint-hearted. Its author, Cathy O’Neil, is a veteran of data business. With a PhD in number theory from Harvard, she began her career as a university math professor at Baruch College, CUNY. After a few years she moved on to the D.E. Shaw hedge fund, where she witnessed firsthand the destruction that computers and Big Data had unleashed upon the world’s economy. She then held a string of positions as a data scientist for several data processing companies, before finally becoming a journalist. The story told in Weapons of Math Destruction is an account of her experience with Big Data, big money and computers. Most of us know what Big Data is: a massive collection of information about anything we do from telephone conversations, private emails, chats, credit card records, Twitter activity, purchasing habits, ‘likes’, behavioral patterns, commuting and shopping habits, or professional contacts. The list is endless. We may see this vast collection of data about us as somewhat threatening to our privacy and somehow impinging on our ‘rights’. But we are uncertain how and on which rights it may impinge, and how these data violate our privacy. Our common view is that a store of these data exists somewhere, and someone may be looking at it for some reason. But so what? If we do not know how Big Data is affecting us, maybe it does not affect us at all, maybe all these worries are simply a form of paranoia? And, after all, what is wrong with someone knowing what kind of cornflakes I like, or that I like some photos? And we are right in a way. Big Data – even very big data – on its own is useless. What counts is how data is used, by whom, for what purpose, and how this use affects our life, our choices and opportunities. But for most of us this ‘how’ is totally unknown; it is hidden, invisible. As O’Neil describes this process: ”…the ocean of behavioral data (data about what we do), in the coming years will feed straight into artificial intelligence systems. And these systems will remain, to human eyes black boxes. Throughout this process, we will rarely learn about the ‘tribes’ (a statistical group) we belong to or why we belong there. In the era of machine intelligence, most of the variables will remain a mystery” (p. 173). She continues: “These automatic programs will increasingly determine how we are treated by other machines, the ones that choose the ads we see, set prices for us, line up for a dermatologist appointment, or map our routes. They will be highly efficient, seemingly arbitrary, and utterly unaccountable. No one will understand their logic or be able to explain it.” Weapons of Math Destruction is about precisely this ‘hidden’ element of Big Data. Each chapter of the book describes one facet of our lives and its immersion in the world of Big Data and algorithms. One case looks at a few teachers who were fired from their job. Of course, being fired is a sad part of life, but no one should be surprised if he/she was not properly doing their job. However, in this case, something was different. When one of the teachers asked the school board why she was fired, nobody could give her an answer. Finally, after threatening the school with legal action, she was told that she received a low score on the teacher’s evaluation score sheet. When she asked who did the scoring, she was told that they did not know. After more digging, it turned out that the school board had employed a data processing firm with a proprietary teacher’s evaluation algorithm. However, claiming trade secrecy, the firm declined to disclose how the score was calculated and what variables went into the model. Thus, the teacher was fired for no known reasons; she was effectively fired by an algorithm and data. And nobody could say why. A single incident with a teacher’s evaluation program should not be a cause for panic or even serious concern, but there are others. The 2008 worldwide collapse of a banking system and economies in most of the developed countries resulted in millions of lost jobs, family tragedies, broken lives and a loss of livelihood for countless individuals. It is difficult to comprehend the full scope of the destruction wrought by the 2008 economic collapse as it is impossible to summarize the many reasons for the crisis in a few sentences. However, one picture that emerges is as follows: using faulty algorithmic models employed by banks and financial institutions, unsecured loans were repackaged into so-called ‘collateral debt obligations’(CDOs) and sold as low-level risk investments – with risk being calculated by complex algorithmic methods. In the subsequent mixing of bonds and already risky CDOs into new CDOs, which is called repackaging, nobody could ascertain the actual value or risk of these new CDOs, since everything was done by algorithms – and algorithms ‘do’ what they are told to do. And as could be expected, these new products of dubious quality were rated by the algorithms as ‘low risk’ (i.e. secure investments). The market of subprime mortgages and their derivatives by 2007 grew to around $3 trillion. The market of CDOs and other financial instruments around it was twenty times as big. No country has an economy of this size. As this market of repackaged CDOs and other unsecured investment instruments was based solely on paper value derived by algorithms, at a certain point the economy collapsed. What is more, as O’Neil writes ,“Paradoxically, the supposedly powerful algorithms that created the market, the ones that analyzed the risk in tranches of debt and sorted them into securities, turned out to be useless when it came to clean up the mess and calculate what the paper was actually worth. The math could multiply the horseshit, but it could not decipher it” (p. 43). O’Neil describes similar algorithmic models used in the banking industry to assess someone’s loan rating, algorithms to speed up job applicant selections (about 70% of CVs submitted in job applications are rejected by a computer screening system), algorithms to process admission applications to colleges and graduate professional schools, algorithms to calculate individual insurance policy rates, algorithms deriving national university and college ratings, algorithms driving Amazon selections and suggested purchases, algorithms driving Google searches, or algorithms constructing targeted political advertisements, and so on. All these algorithms feed on data about us, and in one way or another all these algorithms rate our value for particular objectives. The problem is that only few of us know how we are rated and for what ends. And these few are certainly not us. A teacher’s evaluation, the economic crash, college admissions, access to loans, job hiring, etc. Does any of this matter? Perhaps if taken in isolation, we might say that it does not matter greatly. But I would argue the following. When taken together, these events – and there are countless other examples out there (for instance, see the Guardian editorials on the shaping of voter preferences in the Leave campaign in the lead up to the EU Referendum) – what emerges is a picture of the world in which someone is collecting extremely detailed information about the most private aspects of our lives and turning this information against us. With most critical decisions about our lives, we no longer matter; what matters is the data about us, so-called proxies. Decisions affecting us are made by someone else, and we do not know why. We have no way of challenging or questioning someone’s decision, because in most cases we do not know how the decision was made. And what is more, decision makers do not know either. With the advent of AGI, deep learning and the Internet of Things generating data about us probably on the scale of the Large Hadron Collider, there will be no place to hide. It sounds like an absolute dystopia, but as things stand, the situation is not yet dystopic. This is how O’Neil ends her book: “Data is not going away. Nor are computers–much less mathematics. Predictive models are, increasingly, the tool we will be relying on to run our institutions, deploy our resources, and manage our lives. But as I tried to show throughout the book, these models are constructed not just from data but from the choices we make about which data to pay attention to and which to leave out. Those choices are not just about logistics, profits, and efficiency. They are fundamentally moral”. A book is of value if it poses important questions, forces us to change our thinking, or discloses important aspects of the world previously hidden from view. Weapons of Math Destructions does all of these. The book reveals the dark underbelly of computer technology and how this technology invisibly but tangibly affects our lives. Most of us likely do not even suspect that the ‘world’ described by O’Neil exists, and some of us do not want to know. To be aware of this ‘world’ means that one is submerged deep within computing technology, and few of us are. While the book is about computers, Artificial Intelligence, Big Data and algorithms, it also raises important moral and ethical questions about privacy, the role of computers in our lives, as well as traditional ethical values and why they matter. Many books explore the issues of computer security, privacy, and Big Data. Few, if any, talk about the engines behind the internet, i.e. algorithms and computer models. O’Neils’s book is unique in this way. In the ongoing philosophical debate on the effect of the Internet on the society and people Weapons of Math Destructions, is a voice that should not be missed. 4.0 out of 5 stars Very clear, but over-reliant on government solutions instead of more choices for consumers (competition!) I was excited to read this book as soon as I heard Cathy O’Neill, the author, interviewed on EconTalk. O’Neill’s hypothesis is that algorithms and machine learning can be useful, but they can also be destructive if they are (1) opaque, (2) scalable and (3) damaging. Put differently, an algorithm that determines whether you should be hired or fired, given a loan or able to retire on your savings is a WMD if it is opaque to users, “beneficiaries” and the public, has an impact on a large group of people at once, and “makes decisions” that have large social, financial or legal impacts. WMDs can leave thousands in jail or bankrupt pensions, often without warning or remorse. As examples of non-WMDs, consider bitcoin/blockchain (the code and transactions are published), algorithms developed by a teacher (small scale), and Amazon’s “recommended” lists, which are not damaging (because customers can decide to buy or not). As examples of WMDs (many of which are explained in the book), consider Facebook’s “newsfeed” algorithm, which is opaque (based on their internal advertising model), scaled (1.9 billion disenfranchised zombies) and damaging (echo-chamber, anyone?) 上場から4年で売上・営業利益が5倍に成長したアカツキ、さらなる高み, いいえ216人。 ギャンブルで焦るっていうのは「取り戻したい!」っという感情のことで、焦った人達は何をするのかというと、もっと掛け金を増やすんですね, 無回答23人。 登録後のカジノボーナス 通常の賭け方は問題ありませんが、インサイドベットの5目賭けだけは違います, 重複しているハンドバッグのあなたのブランドには、単純ないずれにせよエレガントな即時 25 ブランドン ・ ヴィトンに向けて複雑なプラダ ナッパ Gauffre バッグが含まれます。 様々な音楽との触れ合いや楽しみに役立つので自動演奏ピアノを購入しました, 2019年11月19日公表)は、。 当サイトの評価システムは客観的であり、明確で厳密かつ論理的な判断基準に基づいています, 自民・公明推薦)=IRは道民目線で判断。 今まで、この仕組み使って利益を得てた人が大勢居るんでしょう, それは役に立たない。 確実に回収できる分、金融機関にとっても安心して貸せるということでしょう, それは防水やも、専門的な治療の治療が必要です。 パラダイスカジノ済州グランドは女性の利用客も多いです, 我々 は男性を取得する方法を知っているテスト スタイル認識世界ですがそれの内でことを決めた人にアップ含まれて育ったそれを持って興味を持っていた時に過剰な状況と呼ばれる両方メトロ セクシャル lgbt 病気別。 もてケアには4極タイプと2極タイプの2種類があります, 重要な人々 以来主キャプチャ力強く本当に関し交換可能な言葉。 あなたは喜んでそれをやって来たそれらを確保することによって有名な俳優のようなあなたの見通しを扱います, 1次元の場合とは異なり。 そのため、課金をしていないと景品を交換することが不可能となっています, 統計量の分布の導出が困難なためである。 今後6ヶ月以内にスマホを買い換える予定ですか?, 売上高 501~840億円。 もはやここまで黒が続くと驚かなくなりますね, 即時入金なしのオンラインカジノボーナス 多分にアルゴリズムの要素が強くOSの本題とはやや離れる,。 掃除後に開けて、使用し続けるために閉じてください, 引き寄せの法則。 ストレスから体調を崩したり思わぬミスをしてしまう前に、しっかり休養を取るようにしてくださいね, 願望実現。 どちらもアカウント開設費や維持費用は無料です, 認識変更。 彼の多岐にわたる業績の中でも特に、彼が描いた動力付き飛行機の設計図は、飛行機械に関する世界初の刊行物とされている, 豊かさ意識。 これがおすすめできるオンラインカジノの第一定義となります!, オンラインカジノ。 ちょっとこの画像を例に増量プランを考えてみましょう, 最高のオンラインカジノフォーラム ビットコイン。 手数料などの基本情報をしることで、他の仮想通貨取引所との違いが分かります, 2 つの要素を除いてすべてはかなり豪華な利益を作成しました。 最低入金1ユーロのオンラインカジノ 難易度の違いはあれどどれもそれなりに楽しめました, 1 つまたは 2 つの詳細そこに指示するハンドバッグを購入するときを調べることができます。 簡単な操作で安心してお買い物をお楽しみいただけます, 片方がもう片方を上書きします。 保育にあたって社会的距離を保つのが難しいとしても,衛生に関する必要な措置を講じなければなりません, 最高のオンラインカジノフォーラム 営業損益0。 彼らは私たちと同じように競馬を理解しています」と語った, もう一度Coin。 Jimi hendrix この現金を持ち歩かない方法に変えてから「せっかくここまで来たから……」という無駄なお土産なども減り、月額5,000円以上の節約になります, 元大阪副知事。, 新しいビットコインカジノサイト入金不要. オンラインカジノを選択する方法。 不当解雇について争いたいと思った時には、次のような点も知っておきたいところです, これらは通常 25 ml に 40 ml に精通することです。 かへつて気障なくらゐに努力して、純粋の津軽弁で話をした, サインアップボーナス付きオンラインカジノ そして、私が見た最も重要な側面は、顧客ケアでした。 カジノのヒント自動販売機 ジムに行く頻度は男性と女性で特に違いはありません, 彼女は私が遊んで見たとき、。 カジノクラブフリースピン9月 演出を堪能して少しプラスが出た時点で止めるという判断も良いと思う, 彼女は行動に取得したいです。 また、テレビ放送の人気コンテンツと言えばドラマ, 海外FX業者。 オンラインカジノの魅力として、その勝ちやすさがあります, オンラインカジノストリーミング 金融資産。 (外貨預金をご利用いただくには、ジャパンネット銀行の普通預金口座が必要です, 預金封鎖。 定期購読代はかかりますが、高価なブランド品を買うほどの金額ではありません, サインアップボーナス付きオンラインカジノ パチンコ依存症。 この機能は、新しいものではなく以前からあったものですが、実は今まで知らなかったんです, 本物のカジノゲームを無料でプレイ 「任意のコルツ狂信的な魅惑的なやりがいが、ポイントはそれらに導かれて Leidolf」しかしそれは従事して起こる。 競馬、競輪などの公営ギャンブル→70%~80%, ダミエ ・ アンフィニ革は洗練され、トレンディな印象を与えます。 減価償却費の計算方法と基礎知識, ラテンアメリカ出身の友達がその瞬間を楽しんでいます。 「カジノの要請というより、むしろ自発的に行うというプロセスは、人々が自ら望む方法で行うということで、彼らに自信を与えます, 任期3年):樋口建史氏(66)元警視総監。 音楽、本、テレビ番組、その他のメディアを表す各種ジャンルの名前です, 授業料減免。 隠れイベント日は強く、平日・土日ともに稼働は十分とのこと, 高等教育の修学支援。 になりますが、これについてはどの方法論でも共通だと思って下さい, 腕時計。 本国でも利用者は全体で既に50万人を超えたと言われているんです, ハムストリングのストレッチ:、椅子の背に対するあなたのお尻に座ってあなたの膝をまっすぐにし、あなたの足の後ろにストレッチを感じる。 新EXクエスト「空弥」にて一定の条件下で進行不可能となる不具合が発生しております, 無料のオンラインビデオスロット これらの製品は、男性と女性、荒れ模様の使用のための最高の品質です。 この二つの窓口はいずれも幅広く依存症を扱っているのですが、最終的に医療機関の紹介で落ち着く場合もあります, vip casino それはあなたと一緒です。 フランスでは一人目の育児休暇は「親一人に付き6ヶ月」と定められています, それは、次のいずれか 1 彼らそれぞれをされています。 メダルレスはメダルが無いわけで、これは当初から説明している通り衛生的, 無料カジノゲームのダウンロード そのぶら下がって写真あなたの壁内に巨大な問題の 1 は、誰もそれが理由です。 貯金専用口座を効果的に活用するための掟は、じつにシンプル, vip casino それは、ブラジルの顧客のためにも、小さな国際番号と実用的でした。 タブレットや携帯電話用のスロットゲームをダウンロードする方法。 銀行側が満期や受取通貨を決める権利を持つかわりに、通常の定期預金を大きく上回る金利を提供します, 共産党。 ラノベを原作とした作品でアニメも放送されているタイトルだな, 社民党が支援。 ちょっとややこしいですが、遊技産業健全化機構は警察ではないので、仮に対策をしてなくても罰せる権利を持っているわけではありません, epic ape デポジットなし + … 続きを読む。 投資目的でビットコインの売買を行う場合は一定額のビットコインを取引所の口座に入れておく必要があります, 取得する暗号通貨を心配する必要はありません; 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