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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。, wild cherries オンラインスロットをプレイ. 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?) I took numerous notes while reading this book, which I think everyone interested in the rising power of „big data“ (or big brother) or bureaucratic processes should read, but I will only highlight a few:
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