NIKKEI——日本經濟新聞中文版

     實際上，由於在當地居民中出現「只針對貧困家庭」的批評聲，被迫對使用的數據進行修改。現在放棄使用人種數據。Erin Dalton表示「並不是只考慮精確度就可以了」。

   人為操控

     産生數據的是人，以數據為標準的評分也可能被人為操控。

     2月在美國亞馬遜上銷售營養品的Nat Jacobs一副垂頭喪氣的樣子。因為他收到了美聯邦貿易委員會（FTC）寄來的起訴書。起訴書中指出「（這種行為）將損害消費者和遵守規則企業的利益」。

      事情要從4年半之前説起。Nat Jacobs 之所以收到起訴書是因為他花錢買好評。「支付一千美金。確保五星、4.3分的高評分」，向專門提供該服務的公司發送郵件，立刻收到超過10個好評。

      美國紐約大學教授Jason Schultz警告稱「虛假數據會損害AI等的預測功能」。如何分辨魚龍混雜的評分？作為使用方的我們如果繼續無動於衷，將迎來充滿虛假的世界。