Q3 — AWS AIF-C01 第2章

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あるローン会社が、生成AIに基づくソリューションを構築しており、特定の顧客属性に基づいてローン申請者に割引を提供することを目指しています。同社は、AIモデルを責任ある方法で構築・運用し、特定の顧客層に悪影響を及ぼす可能性のあるバイアスを最小限に抑えたいと考えています。 これらの要件を満たすために、会社が取るべき措置はどれですか？（2つ選択してください）

• A. データ内の不均衡や差異を検出する
• B. モデルが頻繁に実行されることを保証する
• C. モデルの動作を評価し、関係者に対して透明性を提供できるようにする ✓
• D. ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）などの代替評価技術を用いて、モデルの精度を100％に保証する
• E. モデルの推論時間が許容範囲内であることを保証する

正解: C. モデルの動作を評価し、関係者に対して透明性を提供できるようにする

解説

生成AIに基づくソリューションを構築する際、ローン会社はモデルの公正性を確保し、バイアスを軽減するために一連の対策を講じる必要があります。まず、データ内の不均衡や差異を検出することは極めて重要です。不均衡なデータは、特定の顧客層に対するバイアスを引き起こす可能性があるため、こうした不均衡を特定・是正することで、モデルの公平性と正確性を高めることができます。次に、モデルの動作を評価し、関係者に対して透明性を提供することも不可欠です。これにより、モデルがどのように意思決定を行っているかを理解でき、公正性と信頼性を確保できます。また、透明性は顧客の信頼構築にも寄与し、顧客が自身のローン申請がどのように評価されているかを把握できるようになります。