AI901-Foundry#176
Azure AI Vision / DALL-E-3 / Face を本番運用する際の Responsible AI 配慮として、最も適切な説明はどれですか?
解説
【正解: D】の理由
Microsoft Responsible AI Standard は、Vision 系の高リスク機能 (Face identification / 画像生成 / 機微属性推定) に対し体系的な運用ガードを要請しています。Face は Limited Access 申請、画像生成は Content Safety 統合 + 法務 / クリエイティブ ディレクターの 2 段レビュー、Custom Vision は訓練データのラベル品質 / 公平性確認、すべての機能で transparency note を運用チームと共有することが Microsoft の推奨運用です。これらを組み合わせて Fairness / Reliability and safety / Privacy and security / Accountability / Inclusiveness の各原則を実装に落とすのが本番品質のあり方です。
【他選択肢が違う理由】
Microsoft Responsible AI Standard は、Vision 系の高リスク機能 (Face identification / 画像生成 / 機微属性推定) に対し体系的な運用ガードを要請しています。Face は Limited Access 申請、画像生成は Content Safety 統合 + 法務 / クリエイティブ ディレクターの 2 段レビュー、Custom Vision は訓練データのラベル品質 / 公平性確認、すべての機能で transparency note を運用チームと共有することが Microsoft の推奨運用です。これらを組み合わせて Fairness / Reliability and safety / Privacy and security / Accountability / Inclusiveness の各原則を実装に落とすのが本番品質のあり方です。
【他選択肢が違う理由】
- A: 匿名公開は Privacy and security 違反です。
- B: 監査ログ無効は Accountability 違反です。
- C: ラベル品質 / 公平性確認は Fairness 配慮として必須です。

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