公平性とは？

AIの公平性問題が生じる原因として最も適切な説明はどれか。

融資AIの公平性を検討する手順として最も適切なものはどれか。

採用AIの公平性に関する次の記述の組み合わせとして最も適切なものはどれか。 a. 過去の採用実績に差別的傾向があれば、AIがその傾向を再現する場合がある。 b. センシティブ属性を入力から外しても代理変数から不利な差が生じ得るため、集団別の結果や誤りを確認する必要がある。

採用支援AIは全体では高精度だが、同等の資格・経験を持つ応募者でも一部の属性集団で誤判定が多い。公平性の改善として最も適切なものはどれか。

責任あるAI(Responsible AI)を実践するうえで考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。

分析サービスの利用資格を持つ既存顧客が、与信モデルの本番導入前に属性による不公平な予測を確認し、各特徴量が予測にどう寄与しているかを調べます。この機能を提供するサービスはどれですか。

AIを用いた利用申請の審査で、誤った判断への異議申立てを受け付ける運用を設計しています。説明責任を具体化する施策として最も適切なものはどれですか。

選考支援AIの全体の正答率は良好です。一方、ある応募者集団は評価用データに少数しか含まれていません。特定集団への不利益を調べる評価として最も適切なものはどれですか。