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16問: AI事業者ガイドライン(第1.2版)は、米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク(2023年1月)が透明性・説明可能性・解釈可能性を区別していることを
AI倫理・AIガバナンス
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第16問
AI事業者ガイドライン(第1.2版)は、米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク(2023年1月)が透明性・説明可能性・解釈可能性を区別していることを紹介している。この区別で「説明可能性」に当たるものとして、最も適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 2. システムでどのように決定がなされたかについて答えられること
肢2が正解です。NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク(AI RMF 1.0)は、透明性は「何が起きたか」、説明可能性は「どのように」決定がなされたか、解釈可能性は「なぜ」その決定がなされたかとその意味や文脈に答えられることだと区別しています。
AI事業者ガイドライン(第1.2版)は透明性の項の脚注でこの整理を紹介したうえで、同ガイドラインでは情報開示に関する事項を広く透明性と呼ぶとしています。
肢1は透明性、肢3は解釈可能性の説明です。
肢4は安全性の項にある堅牢性の説明です。深層学習のモデルは判断の過程が人に見えにくいブラックボックスになりやすいため、どの問いに答えるための取組なのかを区別することが大切です。
関連キーワード: 説明可能性・透明性・解釈可能性・ブラックボックス
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