AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
差別的影響テスト
アルゴリズムが特定の保護された人口統計グループに対して不釣り合いに不利な結果を生み出すかどうかを評価する統計的方法。
用語
均等性分析
AIモデルの結果において、異なる人口統計グループ間で肯定的な予測率が等しいかを測定する定量的評価。
用語
バイアス指標
人工知能システムの予測に存在する差別や不平等のレベルを測定する定量的指標。
用語
倫理的クロスバリデーション
様々な母集団を代表するデータの異なるサブセットで、モデルのバイアスに対する堅牢性をテストする反復的な評価技術。
用語
AIリスクマッピング
AIシステムの展開に関連する潜在的な倫理的リスクを特定、評価、文書化する体系的なプロセス。
用語
モデリングの透明性
人工知能アルゴリズムの内部メカニズム、訓練データ、意思決定プロセスを理解可能にする能力。
用語
モデルの説明可能性
AIモデルの個別の予測を人間が理解できる方法で解釈し、説明するための技術のセット。
用語
継続的バイアス監視
本番環境で展開されたAIモデルにおけるバイアスの出現または増幅を検出する永続的なモニタリングシステム。
用語
倫理的影響評価
AIシステムの人権、公平性、包含性に対する潜在的な影響について、展開前と展開中に包括的に分析すること。
用語
アルゴリズムガバナンス
AIシステムの倫理的な開発と使用を確保するため、責任、プロセス、管理を定義する組織的枠組み。
用語
AI倫理認証
人工知能システムが確立された倫理的基準と公平性基準を遵守していることを証明する公式な検証プロセス。
用語
システム監査可能性
AIシステムが倫理的および規制要件への適合性を検証するため、徹底的かつ独立して検査される能力。
用語
バイアス感度分析
入力データまたはハイパーパラメータの変更に対するモデルの性能とバイアスの変動を体系的に評価すること。
用語
公平性スコア
複数のバイアスと差別の指標を集約して、アルゴリズムの全体的な公平性のレベルを定量化する複合指標。
用語
キャリブレーションテスト
モデルによって予測された確率が、さまざまな人口サブグループで観測された実際の頻度と一致することを保証する統計的検証。
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