AIの社会実装と倫理・法律誤り発見
AIとプライバシー保護に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。
A.差分プライバシーは、個別のデータを完全に隠す必要なく、統計的分析を可能にしながらプライバシーを保護する技術である。
✓ この記述は正しい。差分プライバシーはノイズを加えることで個人情報を保護しながら有用な統計情報を得る技術である。
B.フェデレーション学習では、中央サーバーが全学習データを集約するため、プライバシーリスクは低減しない。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、フェデレーション学習は学習データを分散して保持し、モデルのパラメータのみ共有するため、プライバシーリスクを低減できる。
C.匿名化データであっても、他の情報源と組み合わされると個人を特定される可能性がある。
✓ この記述は正しい。再識別リスクは匿名化後のデータ結合で発生する現実的な脅威である。
D.プライバシー・バイ・デザインは、AIシステムの開発段階からプライバシー保護を組み込む考え方である。
✓ この記述は正しい。プライバシー・バイ・デザインは個人データ保護規則の基本原則である。
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