AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
AIにおける分配的正義
AIシステムによって生成される利点と不利益を様々な人口統計グループ間で公平に分配することを測定する倫理的評価フレームワーク。多くの場合、特定の公平性指標によって定量化される。
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グループ較正
各人口統計グループで予測確率が観測頻度と一致するようにアルゴリズム予測を調整する手法。これにより体系的なバイアスを軽減する。
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公平な反事実
XAI説明技術であり、敏感な特性を一定に保ちながら関連変数を変更する代替シナリオを生成し、差別的でない説明を保証する。
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特徴の公平な帰属
説明における各特徴の重要度が差別的バイアスを反映しないことを保証する解釈可能性手法。特に敏感な属性またはそのプロキシについて。
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保護属性への感度
保護された人口統計的特性の変動がモデルの予測と説明にどのように影響するかを定量化する指標。潜在的な差別的依存関係を明らかにする。
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AIF360
IBMのオープンソースツールボックス。機械学習システムにおけるバイアスを検出・修正するための包括的な公平性指標、緩和アルゴリズム、説明手法を提供する。
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グループ対個人の指標
アルゴリズム公平性における基本的な区別。人口統計学的レベルでの公平性を評価する指標と、各個人に対して公正な処理を保証する指標との違い。実践的には対立することが多い。
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説明の公正性
AIシステムによって生成される説明自体が公平で一貫性があり、偏見を反映していないかを評価する概念。基礎となる決定の公正性を超えている。
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説明の偏り
アルゴリズム決定の理由をXAIメソッドが提示する際の体系的な歪みで、特徴の相対的な重要性について誤解を招いたり、差別を隠したりする可能性がある。
用語
説明の公平性
AIシステムが提供する説明がすべてのグループに対して等しく公正で差別的でないことを保証する原則で、解釈を通じて第二の不正義の層を作ることを避ける。
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