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49問: 米国NISTのAIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF 1.0、NIST AI 100-1）におけるAIのバイアスの捉え方として、最も適切なものはどれ

「系統的、計算的・統計的、人間の認知的の3つに大別し、意図が無くても生じうる」とする記述が適切です。NISTのAI RMF 1.0（NIST AI 100-1）は、バイアスは人口構成の釣り合いやデータの代表性より広い問題だとして3つの大きな分類を挙げ、どれも偏見や差別の意図が無くても生じうるとしています。

「学習データ・モデル・出力の3つ」は分類の取り違えです。「人口構成の釣り合いと代表性の確保で足りる」は、バイアスはそれより広いとする資料の逆です。

「有害なバイアスを軽減したシステムは公平とみなせる」も誤りで、資料は、有害なバイアスを軽減したシステムが公平とは限らないとし、障害のある人が利用しにくい例を挙げています。バイアスの管理と公平性の確保は同じではない点に注意しましょう。