A不正解
説明可能性
説明可能性は、個々の予測になぜ至ったかを理解できる性質です。
本問はモデル全体の素性（データ・用途・制約）の開示が論点であり、個別予測の根拠ではないため不正解です。
あるチームが利用する AI モデルについて、どんなデータで学習され、想定用途や既知の制約は何かといった情報が文書として開示されていることを重視しています。この性質に最も当てはまる責任ある AI の特徴はどれですか。
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正解D
解説
モデルの素性が開示されている責任ある AI の特徴を選ぶ問題。
- 1「どんなデータで学習され」学習データ の情報が明らかであること
- 2「想定用途や既知の制約」用途・限界 が示されていること
- 3「文書として開示されている」Model Cards 等で 公開 される＝透明性
B不正解
堅牢性
堅牢性は、入力のばらつきや攻撃に対して安定して動作する性質です。
本問はモデルの素性の開示が論点であり、入力変動への強さではないため不正解です。
C不正解
制御可能性
制御可能性は、AI の挙動を人が監督し、必要に応じて介入・停止できる性質です。
本問はモデルの素性の開示が論点であり、挙動の制御ではないため不正解です。
D正解
透明性
正解。透明性は、モデルの学習データ・想定用途・既知の制約などが開示されている性質です。SageMaker Model Cards のような文書で、モデルの素性を明らかにすることが該当します。
ポイント
『学習データ・用途・制約をモデル全体として開示する』は透明性で、SageMaker Model Cards が代表的な実現手段です。個別の予測の根拠を理解する説明可能性と混同しやすいので、『全体の開示＝透明性 / 個別の根拠＝説明可能性』で覚えます。