問題 No.1438
AIの公平性において、学習データに特定の属性（性別、人種など）に対する偏ったデータが含まれていることで、予測結果に不当な偏りが生じる問題を何と呼ぶか。
【正解の解説】
アルゴリズム・バイアス
アルゴリズム・バイアスとは、学習データやアルゴリズムの設計に潜む偏りにより、特定のグループに対して不公平な判断をAIが下してしまう現象のことです。
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【その他の選択肢の解説】
フレーム問題
フレーム問題とは、AIが現実世界のあらゆる事象を想定して判断することが困難であるという問題のことです。
ムーアの法則
ムーアの法則は、半導体の性能が約2年で2倍になるという、ハードウェアの進化に関する経験則です。
カニバリゼーション
カニバリゼーションは、自社の新しい製品が既存の製品の市場シェアを奪ってしまう現象のことです。