AI用語集

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用語

設計倫理

AIシステムの設計初期段階から体系的に倫理的考慮を統合し、後付けの修正ではなく、アプローチを確立する方法論。

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用語

アルゴリズム的公正

AIシステムがすべての関連グループに対して公平で非差別的な結果を生み出すことを保証する基本原則。

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用語

予測的公平性

モデルの予測誤差が異なる人口統計グループ間で公平に分布しているかを評価する定量的尺度。

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用語

説明可能性

人間のユーザーが各決定や個別の予測の背後にある具体的な理由を理解できるようにするAIモデルの品質。

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用語

価値中心設計

人間の価値観と倫理を技術設計および意思決定プロセスの中心に据える開発方法論。

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用語

アルゴリズム影響評価

AIシステムが個人、コミュニティ、社会に与える潜在的な影響を予測的に分析する構造化されたプロセス。

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用語

データガバナンス

AIで使用されるデータの倫理的かつ安全な管理のためのポリシー、手順、責任を定義する組織的枠組み。

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用語

データ多様性

トレーニングデータセット内のすべての関連グループのバランスの取れた完全な表現を確保する原則。

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用語

継続的倫理監視

本番環境におけるAIシステムの倫理的パフォーマンスを継続的に監視し、逸脱を検出・修正するプロセス。

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用語

バイアステスト

AIモデルにおける体系的な差別を定量的に特定することを目的とする統計的・分析的技術のセット。

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用語

バイアス軽減

特定された差別を低減または排除するために、データ、アルゴリズム、または結果に適用される一連の先制的技術。