AIF-C01#37(foundation-models)
ある金融サービス企業は、規制遵守（コンプライアンス）のために、自社の生成AIチャットボットが事実に基づいた回答を提供することを保証しなければなりません。 基盤モデル（FM）によるハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぐソリューションはどれですか？
正解：B
正解の根拠
Amazon Bedrock Guardrails のコンテキスト基盤チェック (Contextual Grounding Check) や RAG 連携機能、出力フィルタを構成すると、ユーザー入力とモデル応答を評価して事実に反するハルシネーションを検出・ブロックできます。コンプライアンス要件のある金融サービスでもポリシーベースで安全な応答を維持でき、最も適切な対策です。
関連サービスの役割
| サービス | 役割 |
|---|---|
| Bedrock Guardrails | 応答の安全性/根拠性評価 |
| AWS Config | リソース構成評価 |
| Fraud Detector | 不正取引検出 |
| Audit Manager | 監査レポート作成 |
不正解の理由
- A: AWS Config はクラウドリソース設定の評価/監査ツールで、生成 AI のハルシネーション抑止機能は提供しません。
- C: Fraud Detector はオンライン不正取引を検出する専用 AI で、FM の事実誤認応答を防ぐ役割は持ちません。
- D: AWS Audit Manager は監査証跡や報告書の自動化が主機能で、生成 AI 応答の事実性を評価する仕組みではありません。
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