AIF-C01#1(responsible-ai)
ある企業が、スマートフォンのカメラを使用して虫刺されを診断および治療するモバイルMLアプリを開発しています。同社は、異なる性別、民族、地理的地域から収集した多様な虫刺されの写真を使用して、画像分類モデルをトレーニングしたいと考えています。
このシナリオで同社が示している責任あるAIの原則はどれですか？
正解：A
正解の根拠
責任ある AI の 4 原則のうち公平性 (Fairness) は、特定の人口統計グループが不利になる予測を回避し、全ユーザーに対して同等の品質の結果を提供することを目指します。本シナリオでは多様な性別・民族・地理的地域から虫刺され画像を収集することで、訓練データの代表性を高め、特定グループに対するバイアスを低減しようとしており、公平性原則の典型的な実践例です。
責任ある AI の 4 原則
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| Fairness (公平性) | 差別的影響の回避 |
| Explainability | 判断理由の説明可能性 |
| Transparency | モデル情報の開示 |
| Privacy/Governance | データ保護と統制 |
不正解の理由
- B: 説明可能性は予測理由を SHAP 等で示す原則であり、データ収集の多様化を直接の達成目的とするものではありません。
- C: ガバナンスはモデルライフサイクルの統制やプロセス管理を扱う原則で、本シナリオの代表性確保とは焦点が異なります。
- D: 透明性は Model Card や AI Service Card 等でモデル情報を開示する原則で、訓練データの多様化とは別概念です。
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