AI901-Concept#24
次の各シナリオに最も適した Responsible AI 原則をドロップダウンから選択してください。同じ選択肢を 2 回以上使用できます。
| ステートメント | 選択 |
|---|---|
顧客の氏名や住所を含むデータを Azure OpenAI へ送る前に PII 検出 API で自動マスキングする。 PII を AI モデルから隔離するデータ最小化は Privacy 原則の典型実装です。Azure AI Language の PII 検出 API が用いられます。 | |
ローン審査 AI が地域や年齢層によって極端に異なる承認率を出していないかを Responsible AI dashboard で監視する。 属性グループごとの結果差を継続評価して不当な差別を防止するのは Fairness 原則の中核に該当します。 | |
Azure OpenAI Service へのアクセスを Private Endpoint のみに制限し、パブリック インターネットからの接続を遮断する。 ネットワーク経路を隔離して機密データの外部流出リスクを縮小する措置で、Privacy and security の防御層を構成する標準対策です。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| 顧客の氏名や住所を含むデータを Azure OpenAI へ送る前に PII 検出 API で自動マスキングする。 | Privacy and security |
| ローン審査 AI が地域や年齢層によって極端に異なる承認率を出していないかを Responsible AI dashboard で監視する。 | Fairness |
| Azure OpenAI Service へのアクセスを Private Endpoint のみに制限し、パブリック インターネットから… | Privacy and security |
【各判定の詳細】
- 「顧客の氏名や住所を含むデータを Azure OpenAI へ送る前に PII 検出 API で自…」→ Privacy and security: PII を AI モデルから隔離するデータ最小化は Privacy 原則の典型実装です。Azure AI Language の PII 検出 API が用いられます。
- 「ローン審査 AI が地域や年齢層によって極端に異なる承認率を出していないかを Responsib…」→ Fairness: 属性グループごとの結果差を継続評価して不当な差別を防止するのは Fairness 原則の中核に該当します。
- 「Azure OpenAI Service へのアクセスを Private Endpoint のみ…」→ Privacy and security: ネットワーク経路を隔離して機密データの外部流出リスクを縮小する措置で、Privacy and security の防御層を構成する標準対策です。
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