AIの採用バイアスは人間より深刻？気象データが改ざん被害
AIによる採用スクリーニングが人間よりも強いバイアスをもたらす可能性があるとMITテクノロジーレビューが報告する一方、気象観測データへの組織的な改ざん攻撃が気候科学の信頼性を脅かしている。
AIによる採用スクリーニングが人間よりも強いバイアスをもたらす可能性があるとMITテクノロジーレビューが報告する一方、気象観測データへの組織的な改ざん攻撃が気候科学の信頼性を脅かしている。
医学部の学生が数十通の履歴書を送っても面接の機会が得られないことから、6か月にわたるPythonによる調査を実施し、AI採用アルゴリズムの不透明性とバイアスの問題を明らかにした。
AI採用スタートアップのMercorが、オープンソースプロジェクトLiteLLMを経由したランサムウェア攻撃を受けたことを確認し、求職者の個人情報漏洩の懸念が高まっている。