責任あるAI(実践)定義
責任あるAIの実装において、AIシステムが法的・倫理的要件を満たしているか、継続的に監視・検証するプロセスを何と呼びますか?
A.AIガバナンス(AI Governance)← 正解
✓ 正解です。AIガバナンスはAIシステムが組織のポリシー、倫理基準、法規制を遵守しているか監視・管理するフレームワークです。
B.インシデント管理(Incident Management)
✗ インシデント管理は問題発生後の対応プロセスであり、継続的な監視・検証とは異なります。
C.リスク評価(Risk Assessment)
✗ リスク評価は一時的な評価であり、継続的な監視・検証というガバナンスの概念より限定的です。
D.パフォーマンス最適化(Performance Optimization)
✗ パフォーマンス最適化はモデルの精度向上に焦点を当てており、責任あるAIの倫理・法的監視ではありません。
この問題のポイント
AIガバナンスはAIシステムが組織のポリシー、倫理基準、法規制を遵守しているか監視・管理するフレームワークです。
「責任あるAI(実践)」の他の問題
AIモデルが特定の地域の住民ばかりに高金利ローンを提案するケースで最初に確認すべきことはどれか?AIシステムの「監査ログ(Audit Log)」を保持する主な目的はどれか?責任あるAIの実践において、「バイアス検出(Bias Detection)」と「バイアス軽減(Bias Mitigati…AIシステムの評価において、「説明責任(Accountability)」と「透明性(Transparency)」の違いは…AIモデルの公平性評価で用いられる「群体的公平性(Group Fairness)」と「個別公平性(Individual …機械学習モデルにおいて、「データプライバシー保護(Data Privacy)」と「データセキュリティ(Data Secu…
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。