Az austini székhelyű Texasi Egyetem, felhagyott a gépi tanulási rendszer használatával, ami az elmúlt években nagyban segítette az orvosi fokozatra (Ph.D) jelentkezők értékelését. A rendszer kritikusai szerint, ez fokozta az egyenlőtlenségeket a hallgatók megkülönböztetésében.
A GRADE (Graduate ADmissions Evaluator) névre hallgató tanulási rendszert 2013 óta használták az egyetemen. Az intézmény egyik oktatója és egy számítástechnikai hallgató hozta létre, azzal a céllal, hogy segítse a tanszék munkáját, időmenedzsmentjét. A GRADE egy pontozási rendszer alkalmazásával állapította meg, hogy a jelentkezőknek mekkora esélyük van bekerülni az egyetemi képzésre. A pontozáshoz bizonyos kulcsszavakat vizsgáltak, mint például „legjobb”; „díj”; „programozás”.
A tanulási rendszert, már a kezdetektől számos kritika érte.
„Ezeket a rendszereket emberek kódolják. Így saját elfogultságaik kerülnek bele az algoritmusokba” – nyilatkozta Yasmeen Musthafa, Ph.D. plazmafizikai hallgató a Kaliforniai Egyetemen.
Az egyetem éveken keresztül használta a rendszert, ám egy Twitteren zajló beszélgetés felhívta a figyelmüket arra, hogy a társadalom háttérbe szoruló tagjainak nem ad egyenlő esélyeket a GRADE, hiszen emberek alkották az algoritmust, melyben tudatos/tudattalan elfogultság is szerepelhet a történelmi egyenlőtlenség eredményeképpen.
A számítástechnika doktorának jelölt Manish Raghavan, aki az algoritmusok elfogultságát kutatta, egy fontos kérdést vetett fel:
„Minden folyamat hibákat fog elkövetni. A kérdés az, hogy hol történhetnek ezek a hibák, és hogy kik szenvedhetnek ezek miatt?”
A válasz nem túl meglepő, hiszen ezt a csoportot nagy valószínűséggel az alulreprezentált tagok, vagy olyan emberek alkotják, akik nem rendelkeznek megfelelő háttérrel az elit intézményekbe való bekerüléshez.
Igaz, hogy sok fekete és latin nő folytatott sikeres karriert a számítástechnikában, számuk mégis elenyésző ezen a területen. A 2017-es adatok alapján a fehérek, ázsiaiak és nem rezidens külföldiek az oklevelek 84 százalékát kapták meg IT szektoron belül az Amerikai Egyesült Államokban.
A GRADE alkotói azt nyilatkozták, hogy a rendszer csak arra van programozva, hogy megismételje azt, amit a felvételi bizottság 2013 előtt tett, és nem azért, hogy jobb döntéseket hozzon. A rendszer nincs programozva arra, hogy faji vagy nemi alapon megkülönböztesse a hallgatókat.
Az ellentáborba tartozók szerint a faj és a nem is kódolható az alkalmazás egyéb szolgáltatásaiba, melyeket a rendszer használ. A női főiskolákat és a történelmileg fekete egyetemeket alulértékelheti az algoritmus, valamint az ajánlólevelek köztudottan tükrözik a nemek közötti elfogultságot, mivel az ajánlók a nőket inkább „gondoskodóként”, nem pedig „határozottként” jellemzik.
Azon érvek ellenére, amelyek a GRADE mellett állnak, a rendszer megszűnik létezni. A Texasi Egyetem szóvivője a rendszer fenntartásának nehézségére hivatkozott, hiszen felvételizőik száma egyre nagyobb.
Musthafa állítása szerint ez nem elég ahhoz, hogy a diplomások között fennálló egyenlőtlenségek megszűnjenek, hiszen véleménye nem változott: „A mai rasszizmust örökítik meg a holnap algoritmusai."
Cikk szerzője: Bodó Anita
Pénteken, március 6-án tüntetést szervez a Nemzeti Ellenállás Mozgalom Ukrajna budapesti nagykövetsége elé, ahol Szijjártó Péter is felszólal. Mi hangzik el a demonstráción, és milyen üzeneteket küldenek a felszólalók a kialakult helyzetben? Kövesse velünk ÉLŐBEN az eseményeket.
A kritikusok szerint ez a díj ismét politikai döntés eredménye, nem a tudományos eredmények elismerése.
Társadalmi mobilitás, merre vagy? Csak nem ott, ahol a társadalommérnök se jár?
Amikor egy új technológia, például a mesterséges intelligencia találkozik a régi nyelvekkel, igen izgalmas dolgok keletkeznek.
Jogállamisági mechanizmus lépne életbe azokkal szemben, akik nem teljesítik a vonatkozó bírósági ítéleteket.
A szervezet szerint „a nemek közötti egyenlőség célja egyre távolodik”.
Magyarok millióinak elege van az „annyit érsz, amennyid van” szemléletből.
Egy ukrán újságíró arról számolt be, hogy a Magyarországon lefoglalt jelentős pénzösszegből Zelenszkij mellett a magyar ellenzék is részesült volna.
„Miért cserélném le a világpolgárságot arra, hogy csak magyar legyek?” – vetette fel a Nobel-díjas író.
