G検定 用語解説
データバイアス／アルゴリズムバイアスとは
学習データに含まれる偏りに起因するのがデータバイアス、アルゴリズム設計に起因するのがアルゴリズムバイアス。
まず押さえる結論
データバイアス／アルゴリズムバイアスは、G検定の「大項目10 AI倫理・AIガバナンス」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
- データバイアスとアルゴリズムバイアスの区別（偏りの原因がデータ側かアルゴリズム側か）。
- フィルターバブル（アルゴリズムによる個人化で偏る）とエコーチェンバー（同じ意見が集団内で増幅）の混同。
- AI事業者ガイドライン・AI新法・EU AI Act・OECD AI原則・広島AIプロセスの主体と性質の取り違え（指針か法律か、国内か国際か）。
関連する確認問題
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
日本政府（内閣府）が2019年に取りまとめた、AIを社会で活用するうえで尊重すべき基本理念を示した一連の原則として正しいものはどれか。
日本政府（内閣府の統合イノベーション戦略推進会議）が2019年にまとめた、人間を中心に据えてAIを社会で活用するための基本理念を示したものが「人間中心のAI社会原則」である。GDPRはEUの個人データ保護を定めた規則、EU AI ActはEUのAI規制法であり、いずれも日本政府の理念原則ではない。個人情報保護法は日本の法律だが、個人情報の取扱いを定める法であって、AI社会の基本理念をまとめた原則ではない。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
自動運転車が事故を避けられない状況で「誰の安全を優先するか」を判断させる場合などに引き合いに出される、犠牲を伴う選択を迫る倫理的ジレンマの思考実験はどれか。
暴走するトロッコが複数の人をはねる状況で「進路を切り替えて犠牲者を減らすか」を問う倫理的ジレンマが「トロッコ問題」であり、自動運転の事故時の優先判断などAI倫理の文脈でしばしば引用される。フレーム問題はAIが今すべきことに関係する事柄だけを切り出せない問題、シンボルグラウンディング問題は記号と実世界の意味を結びつけられない問題、信用割当問題は多層ニューラルネットワークで誤差をどの層・要素に割り当てるかという学習上の問題で、いずれも倫理的ジレンマの思考実験ではない。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス / AI社会原則と倫理
新しい科学技術の研究開発や社会実装に伴って生じる、倫理面・法律面・社会面の諸課題を包括的に捉えるための概念を表す略語はどれか。
倫理的・法的・社会的課題を総称する概念がELSIであり、科学技術を社会に導入する際に技術的可否だけでなく倫理・法・社会の側面を併せて検討すべきという考え方を表す。FATは公平性・説明責任・透明性を指す枠組み、XAIは判断根拠を人間が理解できるようにする説明可能AI、MLOpsは機械学習モデルの開発・運用を継続的に回す仕組みであり、いずれも倫理的・法的・社会的課題そのものを指す語ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- データバイアス／アルゴリズムバイアスを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、データバイアス／アルゴリズムバイアスに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる