Googleは、倫理的AIチームの共同リーダーであるマーガレット・ミッチェルを解雇したが、同僚のティムニット・ゲブルに対する差別の証拠を見つけるために、自動スクリプトを使ってメールを調べたことが原因だという。

GoogleがAI倫理学者Timnit Gebruを解雇したとされる係争で、Gebruらが執筆した大規模言語モデルのリスクを指摘する論文がその発端となったと彼女は主張している。論文はモデルが適用されているGoogleの検索やクラウド製品、また、Transformer、BERT等のAI研究チームの主要な業績に疑問を投げかけるものであり、Googleがビジネス上の利益を倫理に対して優先したかという疑問に回答しないといけない。

英国のUberの運転手を代表する労働組合が、Uberを相手取って2度目の提訴を行った。今回の提訴、Uberの「ロボットによる解雇」行為が、自動化された意思決定から個人を保護することを求めるEU一般データ保護規則（GDPR）の第22条に違反していると主張している。

物理学者は、AIの理解と制御において重要な役割を果たす機会を得ている。物理学の研究では、アルゴリズムの偏りや解釈可能性の慎重な分析が必要となることが多く、これはAIシステムの公平性を向上させるための重要な方法だ。

グーグルは年末までに、新たなAI倫理サービスを開始する予定だ。最初は、グーグルは、コンピュータビジョンシステムにおける人種的偏見の発見、またはAIプロジェクトを管理する倫理的なガイドラインの開発などのタスクについて、コンサルティングを提供する予定だ。

モデルの倫理的な拙さを強調するための努力として、マイクロソフト、カリフォルニア大学バークレー校、コロンビア大学、シカゴ大学の研究者が、言語モデルの道徳的概念の知識を評価する論文を共著した。彼らが考案したベンチマーク（ETHICSと呼ばれる）は、人間の価値観に沿ったよりAIへの足がかりになると主張している。

米陸軍の研究部門は、兵士が特定のコマンドを使うのではなく、自然な会話をすることで小型ロボット車に命令を与えることができるシステムを開発している。ロボットは兵士の意図を理解し、与えられたタスクを完了させることができるようになるという。システムは、地域の偵察や捜索救助に使われるだろう。

研究者らは、幸福、怒り、驚きなどの表現を検出するためにAIシステムを訓練するためによく使用されるデータセットが、特定の人口集団に対して偏っていると主張している。ケンブリッジ大学と中東工科大学の共著者は、2つのオープンソースのデータセットでバイアス（偏り）の証拠を見つけました。

名前、メールアドレス、ユーザー名をAIの助けを借りて分析することで、誰かの性別を特定することを約束した新サービス、Genderifyが混乱を引き起こしている。同社は先週、Product Huntでローンチしたが、ユーザーがそのアルゴリズムに偏りや不正確さを発見したことから、ソーシャルメディア上で多くの注目を集めた。

犯罪予測アルゴリズムは、アメリカ全土の都市で一般的になってきている。大手ベンダーの製品である「PredPol」は不釣り合いなほどに、人種的マイノリティ、英語を母国語としない人、LGBTQの人を標的にし、女性に対する暴力への対処を怠っていた。汚れたデータによるAIのトレーニングが誤った思想を警察に植え付けていた。