AI901-Concept#33
Microsoft Responsible AI における Accountability (説明責任) 原則の主目的として最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: B】の理由
Accountability 原則は、AI システムの設計・開発・運用・廃止のライフサイクル全体で、誰が何に対して責任を負うかを明確化し、内部レビュー / 監査ログ / Responsible AI Impact Assessment / ガバナンス フレームワーク等によって説明責任を体系化することを目的とします。Azure Policy / Microsoft Purview / Azure Monitor もこの原則を支える要素です。
【他選択肢が違う理由】
Accountability 原則は、AI システムの設計・開発・運用・廃止のライフサイクル全体で、誰が何に対して責任を負うかを明確化し、内部レビュー / 監査ログ / Responsible AI Impact Assessment / ガバナンス フレームワーク等によって説明責任を体系化することを目的とします。Azure Policy / Microsoft Purview / Azure Monitor もこの原則を支える要素です。
【他選択肢が違う理由】
- A: 速度最適化は性能の話で、Accountability の中核ではありません。
- C: パラメータ数の最大化はモデル設計の話で、原則の対象ではありません。
- D: データ量の最小化はデータ管理の領域で、責任体制とは別軸です。

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