最新言語モデルでも避けられない。AIにおけるジェンダー・バイアス | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）日常生活だけではなく、さまざまな産業においてもジェンダー・バイアスが存在している。 例えば、多くの自動車のエアバッグやシートベルトといった安全装置は、クラッシュテストから得られるデータを元にデザインされているが、そこで利用されるダミー人形の多くが男性の体型を元にしていて、女性の体格や妊婦は想定されていない事が多い。その結果、女性は同じような事故に遭った男性に比べて、“重傷を負う可能性が47％、死亡する可能性が17％高い” 。 AIにおいてもジェンダー・バイアスの懸念が データにおけるジェンダーギャップは必ずしも生命を脅かすものではないが、さまざまな業界での人工知能モデルの設計や使用は、女性の生活に大きな不利益をもたらす可能性がある。 ガートナーの調査によると、2022年までに、AIプロジェクトの “85%” が、データ、アルゴリズム、またはそれらを管理するチームの偏りが原因で、誤った結果を
