責任あるAI最終定義
Microsoft Azureの責任あるAIフレームワークにおける「透明性（Transparency）」とは、次のうちどの概念を指すか？
A.AIシステムがすべてのデータを公開することを意味する
✗ すべてのデータの公開は現実的ではなく、プライバシー侵害にもなります。透明性とは異なる概念です。
B.AIモデルの意思決定プロセスがステークホルダーに理解・説明可能であることを指す← 正解
✓ 正解です。透明性とは、AIがどのような根拠で判断・予測を行うのかを、利用者や影響を受ける人々が理解できる状態を意味します。
C.AIシステムが完全に無料で利用できることを保証すること
✗ 透明性と無料提供は全く無関係な概念です。コストモデルと倫理原則は別問題です。
D.AIシステムの開発チームが特定地域に限定されていないこと
✗ 開発チームの地理的分散と透明性には直接的な関係はありません。
この問題のポイント
透明性とは、AIがどのような根拠で判断・予測を行うのかを、利用者や影響を受ける人々が理解できる状態を意味します。
「責任あるAI最終」の他の問題
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。