公平性

問題

AIの公平性に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 学習データに偏りがあると、特定の属性を持つ人々に不利な予測が生じる可能性がある
2. B. AIモデルは数式で動作するため、社会的なバイアスとは無関係である
3. C. 公平性を確認するには、精度だけを見れば十分である
4. D. センシティブ属性をデータから削除すれば、必ず公平なモデルになる

解説（正解: A）

正解はA。AIモデルは学習データからパターンを学ぶため、学習データに偏りがあると、その偏りを反映した予測を行う可能性がある。たとえば特定の属性を持つ人のデータが少ない、または過去の差別的判断がデータに含まれる場合、公平性の問題が生じ得る。Bのように数式で動くから公平とはいえず、Cのように全体精度だけでは集団ごとの不利益を見落とすことがある。Dも不十分で、センシティブ属性を削除しても代理変数から影響が残る場合がある。