公平性の定義に関する理解

問題

AIにおける公平性の定義に関する次の記述のうち、正しいものを1つ選べ。

AIにおける「公平性（Fairness）」とは、AIの予測や判断が、人種、性別、年齢、宗教といった特定の属性（センシティブ属性）を理由にして不当に差別的な結果を生まないようにすることを指します。

採用AIや融資AIなどで不公平な結果が出ると、企業の信頼失墜や訴訟に直面するリスクがあるため、モデルの評価指標には単なる「精度」だけでなく「公平性」の観点を組み込むことが国際的なガイドラインでも求められています。

1. 公平性とは、特定の属性によって不当に扱われないことを意味する。

正しい：特定の保護されるべき属性（人種、性別など）によって、不当に有利または不利な扱いを受けないことが、AI倫理における公平性の基本定義です。

2. 公平性はAIの性能向上とは無関係である。

誤り：公平性が欠如したAI（特定のグループの認識率が著しく低いなど）は、社会実装する上で「品質が低い」とみなされるため、性能評価と密接に関係します。

3. 公平性は人間の判断にのみ適用され、AIには適用されない。

誤り：AIは過去の人間の判断データ（バイアスを含む）を学習するため、AI自身が不公平な判断を再現・増幅するリスクがあり、AIのシステム設計においても公平性の担保が強く求められます。

4. 公平性はセンシティブ属性とは無関係の概念である。

誤り：公平性の議論において、人種や性別といった「センシティブ属性」をAIがどう扱い、それによって生じる格差をどう防ぐかが最も重要な中心課題となります。

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