生成AI(責任ある利用)応用
生成AIモデルが訓練データから学習した個人情報を、新しいテキスト生成時に無意識に出力するリスクに直面しています。このシナリオで、責任ある利用の観点から最初に実施すべき対応はどれですか?
A.すべてのユーザー出力に著作権表示を追加する
✗ 著作権表示だけではプライバシーリスクの根本原因に対応できません。
B.訓練データの監査とプライバシーへの影響評価を実施する← 正解
✓ 正解です。責任ある利用には、訓練データの透明性確認と、プライバシーへの潜在的影響を事前に評価することが重要です。
C.生成AIの使用を完全に停止し、従来型のシステムに戻す
✗ リスク評価なしに即座に使用停止するのは過度な対応です。段階的な対応が責任ある利用です。
D.生成されたテキストに対してユーザーの同意確認を追加する
✗ ユーザー同意は重要ですが、リスク評価と対策なしの同意取得は責任ある利用とは言えません。
この問題のポイント
責任ある利用には、訓練データの透明性確認と、プライバシーへの潜在的影響を事前に評価することが重要です。
「生成AI(責任ある利用)」の他の問題
Azure OpenAI Serviceのコンテンツフィルターが対処する有害コンテンツカテゴリに含まれないものはどれか?生成AIアプリのデプロイ前に悪意ある使用シナリオを意図的に試してリスクを評価する手法はどれか?AI生成のコンテンツ(文章・画像)について、責任ある利用の観点から推奨される取り組みはどれか?「責任ある生成AI」のためのAzureの機能に関する説明として誤っているものはどれか。Azure OpenAI ServiceにおけるコンテンツフィルターとRAG(Retrieval-Augmented G…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。
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner(CLF-C02)
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate(SAA-C03)
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900:Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。