AIの社会実装と倫理・法律比較問題
「アルゴリズムバイアス」と「データバイアス」の主な違いは何か。
A.アルゴリズムバイアスはデータ収集段階で発生し、データバイアスはモデル設計段階で発生する
✗ 発生段階の説明が逆です。データバイアスはデータ収集段階、アルゴリズムバイアスはモデル構築段階で問題となります。
B.データバイアスは学習データ自体に存在する偏りであり、アルゴリズムバイアスはアルゴリズムの設計や実装に由来する偏りである← 正解
✓ 正解です。データバイアスは訓練データの不均衡や偏った標本からくる問題であり、アルゴリズムバイアスはアルゴリズムの選択や設計による偏りです。
C.アルゴリズムバイアスはAIが学習段階で自動生成する偏りで、データバイアスは意図的に導入される偏りである
✗ アルゴリズムバイアスは自動生成ではなく、設計の段階で意図的・非意図的に生じます。また、両方の偏りが無意識に起こります。
D.データバイアスは数学的に検出可能だが、アルゴリズムバイアスは検出不可能である
✗ アルゴリズムバイアスも検出可能です。両方のバイアスは検証や監査を通じて検出できます。
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