Profiling - The Accuracy Trap: Why Better Predictions Can Still Be Unjust

カートのアイテムが多すぎます

ご購入は五十タイトルがカートに入っている場合のみです。

カートに追加できませんでした。

しばらく経ってから再度お試しください。

ウィッシュリストに追加できませんでした。

しばらく経ってから再度お試しください。

ほしい物リストの削除に失敗しました。

しばらく経ってから再度お試しください。

ポッドキャストのフォローに失敗しました

ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました

Profiling - The Accuracy Trap: Why Better Predictions Can Still Be Unjust

無料で聴く

ポッドキャストの詳細を見る

今ならプレミアムプランが3カ月月額99円

2026年5月12日まで。4か月目以降は月額1,500円で自動更新します。

概要

Maya Chen examines how hiring algorithms profile applicants using demographic data, revealing accuracy doesn't equal fairness. She explores research showing demographic profiling worsens predictions, facial recognition misidentifies Black people at higher rates, and systems like COMPAS create discriminatory feedback loops in criminal sentencing—demonstrating why justice requires human accountability.

Loved this episode? Discover more original shows from the Quiet Please Network at QuietPlease.ai, explore our curated favorites here amzn.to/42YoQGI, and catch just a slice of our AI hosts in action on Instagram at instagram.com/claredelish and YouTube at youtube.com/@DIYHOMEGARDENTV

This content was created in partnership and with the help of Artificial Intelligence AI

まだレビューはありません