評価

1. なぜデータバイアスは悪意がなくても発生するのでしょうか？

Amazonは誰も差別する意図はありませんでしたが、歴史的なデータにはすでに不平等が含まれていました。

2. AIバイアスの文脈におけるフィードバックループとは何ですか？

予測的警察活動: 予測 → 警察の増員 → 逮捕の増加 → 予測の確認。

3. 特定の郵便番号からの応募者を体系的に低く評価する採用ツールがあります。最初のステップは何ですか？ 2 pts

バイアスがアクティブな場合：まず停止し、その後調査を行います。解決策を待つ間に差別を続けないでください。

4. バイアスを認識するのに役立つ簡単な方法は何ですか、AIの専門家でなくても？

専門知識は不要です — ただし、グループ間に体系的な違いがあるかどうかを確認してください。

5. EU AI Act Art. 10は高リスクシステムに何を要求していますか？

Art. 10はバイアス検査とデータ管理を義務とし、推奨事項ではありません。

6. 潜在的なバイアスの警告信号は何ですか？（複数選択可） 2 pts

体系的な違い、プロキシ変数、透明性の欠如は警告信号です。