미국은 그런가봐

여자체스부/남자체스부 따로있나보지~

별의별게 다있네

조심해. ,너 귓말 테러당함 ㅋㅋㅋㅋㅋ그분들 엄청많아짐 요즘

개드립에? 메퇘지들이 많다고?

개쌍욕 처먹을텐데?

'그분들'

그래 '그 糞들'

어둠의 메갈리안 특수부대는 어디에나 존재한다 냄져...

귓말이 된다고? 오 요즘 개드립 좋아졌네

아직은 조용함. 조금 기대되는데 ㅋㅋ

무수한 악수의 요청이..

이거 누르라고...이거 몇번을 알려줘야되냐

회사는 효율과 이익을 목표로하는 집단이다 는거 대학에서 안배움? 거기에 맞춰 아마존에서 설계를 진행한거고 결과는 만족스러웠을꺼야 자기들이 틀린건 없으니까 단지 사회적 책임이나 평판이 나쁘면 회사의 이윤이 줄기 때문에 현대 회사들은 소수집단을 돕는(척)일 하는거고 알겠음 ? 전부 선전이고 전부 보여주기야 회사 안다녀봄? 강제로 연탄나르기 불우이웃집 봉사활동 다 해본적 있잖아 군대에서도 너의 쉬는 시간 날짜 빼가면서 물론 좋은 의미로 하는거지만 어쨋든 그건 사람과 사람사이니까 근데 로봇은 감정이 없으니 저게 정상이고 설계자들은 잘못 없음 뚜렷한 해결책이라는 문구도 잘봐야지 해결책은 있고 이미 자기들도 알고 있어 단지 그들이 뚜렷한 이라고 할만 부분은 그 정도는 대졸이면 알겠지?

그런 능률이나 스펙의 문제가 아님.

축적된 데이터가 성공한 기업인 (주로 남성)에 기반한 데이터로 했다잖아 거기서 축전된 데이터가 여성쪽 기업인들의 능력이나 효율이 떨어져서 그렇다고 하는건 아님 하지만 설계자 입장에서는 하라는대로 설계하고 만들었을뿐이라는걸 말하고 싶었던 것 뿐임 내가 댓글을 단 사람이 단순히 설계자 탓을 하면서 고효율을 이야기하니까 내가 거기에 첨가한것 뿐이고 글에 무엇을 보고 판단했는지 의문임 다시 읽어봐

나 아무것도 못하는데 기업의 격려차원에서 나 뽑아주면 안됨?

과거에 남성이 많이 뽑힌건 팩트긴 해도 정말 남성이 뛰어나서 그런건지 아니면 유리천장인지는 난 관심도 없음. 근데 보면 알겠지만 그런 표본의 문제때문에 여대에게 낮은 점수를 부여하고 남성이 자주 쓰는 어휘에 가산점을 주는것 같은 문제가 생겨서 폐기된거지, 여성의 스펙이 떨어져서 여성을 선발 안한다고 폐기한게 아님. 여성 채용자가 적다는게 걔내들의 스펙이 낮다는건 아니니까. 걍 성별갈등 선동글이네.

그냥 여대를 나오거나 여성중심적 사회활동을 하는 집단들의 평균스팩의 떨어져서 첨부터 배제한게 아닐까?

글 안읽지? 남성의 비율이 높다고 그 소수의 여자들의 스펙이 떨어진다고 할 수 있어? 오히려 남초인 계통의 직업에서 채용되는 소수의 여성이라면 더 높을 가능성이 높지 않나? 근데 이 알고리즘은 각각의 개인의 스펙을 객관적으로 판단하는 그런게 아니라고. 회사가 요구하는 인물 (지금까지 뽑았던 사람들)과 가장 일치하는 사람들을 선발하는건데 표본이 저러니까 소수인 여성은 걔내들 스펙과 관계 없이 배제된다고.

채용사례자체가 극히 드물어서 일단 배제해버린다는건가?

선동은 니가 하고 있는거지

데이터 편향 때문에 결과가 저렇게 나온 것 같다는 추측은 한국어 기사에도 나와있음

니가 주장하는 성공적인 채용 사례가 남성이 압도적이라는 건

애초에 기업이 최대 효율을 따져서 채용한 결과들이 남자였다는 거고

ai는 그거에 맞췄다는 거잖아

ai고 뭐고 다 떠나서 그냥 기업이 여성을 우대 채용할 이유가 없다는 소리 맞음

여혐아니고 걍 1+1=2같은 거니까 여혐몰이할 생각하지마

실제 채용사례가 남자가 많다는건 팩트고 진짜 남자가 우월해서 많는건지 유리천장인지 난 알지도 못하고 관심도 없다고 썼는데? 근데 문제는 이거 가지고 과거 여성 채용자나 지금 이 시스템때문에 걸려져서 문제인 여성 지원자들의 스펙이나 능력이 남성보다 떨어진다고 증명 할 수 있냐고? 왜 이분야에서 남성의 능력이 여성보다 뛰어나서 남초라는 자료를 가져오면 인정할게. 근데 적어도 그런 자료 없이는 이 기사 내용을 가지고 여성이 남성보다 스펙이 딸려서 AI가 거른다는 주장을 할 수 없다고.

선동글이야?

역시 영어기사는 원본을 봐야 하는구만. 내용이 아예 달라지네 그려