責任あるAIと倫理応用問題
あるAIシステムが本番環境に展開された後、入力データの分布が訓練データとは大きく異なってきた（データドリフト）。この状況が放置された場合、責任あるAIの観点から最も起こりうる問題はどれか？
A.モデルが最新のデータに自動的に適応し、予測精度が向上し続ける
✗ 通常のMLモデルは本番環境で自動的に自己更新はしないため、精度が自動向上することはない。
B.モデルの予測精度が低下し、信頼性が失われることで誤った意思決定が生じる← 正解
✓ 正解です。データドリフトが放置されると訓練時の前提が崩れ、モデルの信頼性が低下し誤った意思決定につながるリスクが生じます。これはモデルの堅牢性と信頼性に関わる重要な問題です。
C.モデルのメモリ使用量が減少し、インフラコストが削減される
✗ データドリフトとメモリ使用量・コストは無関係であり、そのような効果は生じない。
D.ユーザーのプロンプトがモデルの訓練データとして自動的に取り込まれ再学習が行われる
✗ 本番環境の入力データが自動的に再学習に使われることは、適切なMLOpsの管理なしには起こらない。