責任あるAIと倫理比較問題
AIにおける「モデルの堅牢性（Robustness）」と「モデルの信頼性（Reliability）」の違いとして最も適切に説明しているものはどれか？
A.堅牢性と信頼性はほぼ同義であり、どちらもモデルが高い精度を維持することを指す概念である
✗ 両者は異なる概念です。堅牢性は外乱への耐性、信頼性は安定した予測提供能力を指し、高精度のみを意味するわけではありません。
B.堅牢性はモデルが悪意ある攻撃や入力の乱れ・分布の変化に対して性能を維持できる能力を指し、信頼性はモデルが期待される条件下で安定して正確な予測を提供できる能力を指す← 正解
✓ 正解です。堅牢性は攻撃や分布変化への耐性、信頼性は期待条件下での安定した予測提供能力という違いを正しく説明しています。
C.堅牢性はモデルが新しいデータに適応して継続的に改善される能力を指し、信頼性はモデルが人間の価値観に沿った予測を行う能力を指す
✗ 堅牢性は継続的改善の能力ではなく外乱への耐性を指し、信頼性は人間の価値観との整合性を指す概念でもありません。
D.堅牢性はモデルの訓練データの品質に依存する概念を指し、信頼性はモデルのアーキテクチャの複雑さに依存する概念を指す
✗ 堅牢性はデータ品質のみに依存する概念ではなく、信頼性もモデルの複雑さのみに依存する概念ではありません。