D4 確認テスト 1

ある履歴書スクリーニングモデルは、55 歳以上の応募者の通過率が系統的に低くなっています。責任ある AI のどの特徴に最も直接関係しますか。

攻撃者が画像に人の目にはほとんど見えないノイズを加えても、モデルは正しく分類しました。これは責任ある AI のどの特徴を表していますか。

Amazon Bedrock Guardrails のチェック範囲について、正しい説明はどれですか。

要件と Guardrails の機能を組み合わせてください。

チームは、ユーザーがアップロードしたテキストに不適切な内容が含まれていないかを先に確認したいが、今は FM を呼び出したくありません。どうすればよいですか。

チームは社内のテキスト分類タスクのモデルを選びます。評価の結果、小さめのモデルで必要な品質に達していました。責任あるモデル選択の実践に合う対応はどれですか。

会社が公開した AI 生成の広告画像が有名なイラストに酷似しており、権利者から警告書が届きました。これはどのリスクにあたりますか。

GenAI を使うときの法的リスクと信頼に関するリスクについて、正しい記述を 2 つ選んでください。

不正検出データのうち不正はわずか 0.5% で、モデルはほぼすべての取引を「正常」と予測しても、正解率は 99.5% になります。まずデータセットのどの問題を解決すべきですか。

チームの学習データは出どころ不明のウェブスクレイピングで、古い内容や矛盾した内容が大量に含まれています。データセットに最も欠けている特徴はどれですか。

モデルの精度は学習データで 62%、テストデータで 60% と、どちらも低い状態です。最も妥当な次の一手はどれですか。

特定のグループで性能が明らかに低いと分かった後の、妥当な対応手順を順番に（先 → 後）並べ替えてください。

バイアスと分散について、正しい記述を 2 つ選んでください。

ある会社はモデルが使うデータの出どころと既知の制限を公開していますが、特定のローンがなぜ否決されたのかは説明できません。最も正確な評価はどれですか。

学習済みの複雑なモデルに対して、ある予測への各特徴量の寄与をツール（SHAP など）で推定します。これは何にあたりますか。

次のうち、Amazon SageMaker Clarify の機能はどれですか。

チームは、透明性を高める目的でオープンソースの重みを持つ FM を選びました。使う前に、追加で確認すべきことはどれですか。

説明可能性と性能、安全性と透明性のトレードオフについて、正しい記述を 2 つ選んでください。

AI アシスタントの画面を設計するとき、人間中心設計に最も合う方法はどれですか。

チームは、ユーザーがボットの誤りを指摘できるようにし、それをもとに継続的に改善したいと考えています。何を取り入れるべきですか。