AI倫理・法務の問題は『最も適切な行動はどれか』というシナリオ形式が頻出。判断の軸を持っておきましょう。
倫理の問題って、なんか答えに迷うことあるんだよねぇ…
判断軸を持っておけば迷わないのよ。
(1)個人情報保護を優先、(2)説明責任を重視、(3)中庸でバランスのとれた選択、(4)極端な選択肢は誤答、これを意識してね。
シナリオ問題のコツは『極端な選択肢を消去』することね。
『絶対に行わない』『一切禁止する』『無制限に許可する』みたいな極端な表現は、たいてい誤答だよ。
わぁ、しずくも実際にシナリオ問題、解いてみたいですぅ。
じゃあ3問用意したよ。
■ シナリオ1: 採用AIの公平性
ある企業の採用AIが、女性応募者の合格率を男性より低く出すことが分かった。
最も適切な対応はどれか。
A. AIの結果は機械的なので変更しない
B. 採用結果を女性優遇に手動修正する
C. 訓練データのバイアスを調査し、公平性を評価・改善する ← 正解
D. AIの利用を全面停止する
解説: バイアスの原因(訓練データ・特徴量設計等)を調査し、
公平性を改善するのが責任あるAIの王道。 AとDは極端な選択肢、
Bは結果を恣意的に変えるためまた別のバイアスを生む。
■ シナリオ2: 個人情報の利活用
購買履歴を分析し、新商品の推薦をしたい。 最も適切な手順は?
A. 全顧客に通知なくデータを使用する
B. プライバシーポリシーで利用範囲を明示し、本人同意を得る ← 正解
C. 個人情報を完全に削除してから分析する
D. データの利用は一切行わない
解説: 個情法の基本通り、利用目的の明示と本人同意。
Aは違法、Cは過剰回避(分析できない)、Dは事業放棄。
■ シナリオ3: 医療AI診断の運用
AIの画像診断が患者の重大疾患を見落としたケースが発生。 最善策は?
A. AIの判断を絶対視し、医師判断は不要とする
B. AIを補助とし、最終診断は必ず医師が行う(HITL) ← 正解
C. AIの利用を全面禁止する
D. 患者に告知せず運用を続ける
解説: HITL の原則。 重要判断は人間が最終決定。
AとCは極端、Dは説明責任違反。
なるほどー、極端な選択肢を消すと2択に絞れることが多いんだね!
そうそう、あとはチェックリストの軸で『どちらがより責任あるAI寄りか』を判断するの。
だいたいそれで正解に辿り着けるわよ。
DS検定★ では倫理シナリオが10問前後出るの。
判断軸を持って臨めば、計算問題と違って時間もかからないから、得点源にできるよ。
確認クイズ
ある研究者が、p<0.05 が出るまで分析手法を変え続け、最終的に有意差ありと結論した。 最も適切な評価はどれか。
- 結果が有意なので問題ない
- p値ハッキングに該当し、研究倫理違反である
- データを増やせば全て解決する
- 外れ値を除けば全て正当化できる
こたえを見る
正解: 2. p値ハッキングに該当し、研究倫理違反である
p値ハッキングに該当し、研究倫理違反である。 結果を見てから手法を変えるのは HARKing/p-hacking で、再現性のない誤った結論を導く典型的悪手。 プレレジストレーションが対策です。