生成AI（責任ある利用）比較
責任ある生成AIの実現において、『透明性の確保』と『バイアス軽減』はどのような点で異なるアプローチであるか。
A.透明性の確保はAIの判断根拠をユーザーに説明することに重点があり、バイアス軽減は学習データや判断プロセスの偏りを減らすことに重点がある。← 正解
✓ 正解です。透明性はAIの判断プロセスを可視化・説明するもので、バイアス軽減は学習データやアルゴリズムの系統的偏りを低減することであり、異なるアプローチです。
B.透明性の確保は学習段階で実施され、バイアス軽減は運用段階で実施される。
✗ 両者とも学習と運用の両段階で実施されます。バイアス軽減は特にデータ準備段階から重要です。
C.透明性の確保はモデルの精度向上を目指し、バイアス軽減は倫理的な課題に対処する。
✗ 透明性の確保が直接精度向上を目指すわけではなく、説明責任と信頼の構築が目的です。
D.透明性の確保とバイアス軽減は同一の概念であり、Azure AIでは両者を区別しない。
✗ 透明性とバイアス軽減は異なる概念です。Azureでは両者を区別してアプローチしています。
この問題のポイント
透明性はAIの判断プロセスを可視化・説明するもので、バイアス軽減は学習データやアルゴリズムの系統的偏りを低減することであり、異なるアプローチです。
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