G検定（ジェネラリスト検定） AI倫理・AIガバナンス 練習問題 第10問: 二値分類モデルの公平性の定義に関する説明として、最も不適切なものはどれか。

肢4が不適切です。『Fairness and Machine Learning』（Barocas・Hardt・Narayanan）の分類の章は、グループと正解ラベルが独立でない（基準率がグループで異なる）場合、独立性と十分性は同時には成り立たないことを示しています。

同じ章は、分類器に誤りがある通常の場合には分離と十分性も同時には成り立たないこと、条件によっては独立性と分離も両立しないことも示しており、用途や誰が誤分類の不利益を負うかを考えて、どの定義を重視するかを選ぶ必要があります。

肢1は独立性（統計的パリティとも呼ばれる）の説明で正しい記述です。

肢2は分離の説明で正しい記述です。

肢3は十分性の説明で、グループごとの較正と実質的に同等とされており正しい記述です。公平性の定義は互いに両立しないことがある、という点が要点です。