公平性の確かめ方
AIの判断の公平性を確かめるための取り組みとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
性別などの属性の列を学習データから消しさえすれば、必ず公平になる。
- B
学習データの偏りを確かめ、性別や年齢などの属性ごとにAIの精度や判断の結果に差がないかを評価する。
- C
精度が高ければ、公平性を確かめる必要はない。
- D
公平性は、AIを運用し始めてからは確かめなくてよい。
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正解：B
公平性は、データの偏りや、属性ごとの精度・結果の差を評価して確かめる。
| グループ | 選択率（選ばれた人÷人数） | 真陽性率（陽性で選ばれた人÷本当に陽性の人） |
|---|---|---|
| A | 50 ÷ 100 = 0.5 | 32 ÷ 40 = 0.8 |
| B | 30 ÷ 100 = 0.3 | 16 ÷ 40 = 0.4 |
| 差（A−B） | 0.2（統計的パリティの差） | 0.4（機会均等の差） |
- A
誤り。郵便番号や購買履歴など、ほかの特徴量が属性の代わりになってしまうことがある。
- B
正しい。どのような状態を「公平」とするかには複数の考え方があり、目的に合わせて選ぶ必要がある。
- C
誤り。全体の精度が高くても、特定の属性の人だけ精度が低いことがある。
- D
誤り。運用中にデータが変わると、偏りが生まれることもある。
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