責任あるAI（実践）定義
AIモデルが学習データに含まれる偏見を学習し、特定の属性を持つ個人に対して不利な予測を行う現象を何と呼びますか？
A.モデルドリフト（Model Drift）
✗ モデルドリフトは時間経過に伴うモデルの精度低下を指しており、学習データの偏見とは異なります。
B.データバイアス（Data Bias）← 正解
✓ 正解です。データバイアスは学習データに含まれる系統的な偏見や不均衡がAIモデルに継承される現象です。
C.アルゴリズムバイアス（Algorithm Bias）
✗ アルゴリズムバイアスはモデル設計やパラメータ調整による偏見を指しており、データ側の問題ではありません。
D.予測エラー（Prediction Error）
✗ 予測エラーは一般的な精度低下を意味し、特定の属性に対する不利な扱いとは異なります。
この問題のポイント
データバイアスは学習データに含まれる系統的な偏見や不均衡がAIモデルに継承される現象です。
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