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公平性

公平性とは、生成AIモデルが異なる個体やグループに対して公正であるかどうかを意味します。

AIは実際のデータから学習するため、差別を色濃く反映してしまう可能性があります。

具体的には、性別、人種、年齢、性的指向、障害の有無などの属性に基づいて差別的な結果が生じないようにすることが求められます。

公平性を保つためには、データの偏り、モデルの解釈可能性などに注意し、慎重にモデルの作成、学習に取り組む必要があります。

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以下の文章を読み、(ア)にあてはまる選択肢として最も適切なものを選べ。

生成AIは実際のデータから学習するため差別を色濃く反映してしまう可能性があり、(ア)を保つために、データの偏り、モデルの解釈可能性などに注意し、慎重にモデルの作成、学習に取り組む必要がある。

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    公平性とは、生成AIモデルが異なる個体やグループに対して公正であるかどうかを意味します。公平性を保つためには、データの偏り、モデルの解釈可能性などに注意し、慎重にモデルの作成、学習に取り組む必要があります。

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