ビジネスインダストリ
AI 倫理の主要原則として「公平性（Fairness）・透明性（Transparency）・説明可能性（Explainability）」を挙げる理由として、最も適切なものはどれか。
ア.AI が採用・融資・医療診断等の重要決定に使われる場合、学習データのバイアスによる差別・不公平な扱い・判断根拠の不透明性が人権・信頼・責任の問題を生じさせるため、これらの原則が重要となる。正解
イ.AI モデルは常に正確な予測を行うため、公平性や説明可能性を検討する必要はなく、精度向上のみが倫理的課題である。
ウ.公平性・透明性・説明可能性は AI の処理速度を最大化するための技術要件であり、倫理とは無関係である。
エ.AI 倫理の原則は学術論文のためのものであり、実際のビジネス・政策での AI 利用に適用されることはない。
解説
AI 倫理は「機械の暴走を防ぐ人間の責任」の話。精度が高くても差別的な決定をするモデルは許容できない——採用 AI が女性を不当に落とす、融資 AI が特定民族に不利な判断をする。これはデータの偏りが引き起こす「技術的な差別」だ。
なぜ ア が正解か
アが正解。AI 倫理の重要性：公平性（Fairness）：学習データの歴史的バイアスが再生産され特定グループへの差別的扱いにつながる。透明性（Transparency）：誰がどんな条件で AI を使っているかが分からないと説明責任が果たせない。説明可能性（XAI：Explainable AI）：「なぜそう決定したか」を人間が理解できないと異議申し立てや誤り訂正ができない。EU AI Act・OECD AI 原則・日本の AI ガバナンスガイドラインも同様の原則を採用。
出典: AI生成問題（学習用）