AIF責任あるAIのガイドライン

ある企業がコンプライアンス審査のため、自社で利用している Amazon Rekognition などのAWSマネージドAIサービスについて「想定される使用例・公平性に関する考慮事項・設計上の選択・パフォーマンス上の制限」をAWSが公式に文書化した資料を入手し、利用判断の根拠としたいと考えています。最も適切なものはどれですか。

A
AWS AI Service Cards を参照し、対象サービスの想定用途・制限・公平性に関するAWS公式文書を確認する
✓ 正解
AWS AI Service Cards はAWSが特定のAIサービスについて想定用途・設計上の選択・公平性の考慮・性能上の制限を公式文書化した透明性資料であり、マネージドサービス利用判断の根拠という要件に合致する。
B
SageMaker Model Cards を作成し、対象サービスの用途・評価結果を社内で文書化する
Model Cards は自社で開発・運用するモデルの用途や評価を文書化する機能であり、AWSが提供するマネージドサービスについての公式な公平性・制限文書ではないため要件に合わない。
C
AWS Artifact からコンプライアンスレポートを取得し、サービスの監査証跡を確認する
AWS Artifact は SOC や ISO などのセキュリティ・コンプライアンス監査レポートを提供する仕組みであり、AIサービスの想定用途や公平性に関する技術文書を提供するものではない。
D
SageMaker Clarify でレポートを生成し、対象サービスのバイアスと説明可能性を評価する
SageMaker Clarify は自社モデルのバイアスや説明可能性を分析するツールであり、AWSマネージドAIサービスについてのAWS公式な透明性文書を入手する手段ではないため不適切。

解説

AWS AI Service Cards は、Rekognition Face matching など特定のAWS AIサービスについて、想定される使用例、責任あるAIの設計上の選択、公平性に関する考慮事項、パフォーマンス上の制限などをAWSが公式に文書化した透明性ドキュメントです。マネージドサービスの利用判断の根拠として最適です。 選択肢Bの Model Cards は自社で開発・運用するモデルを文書化する機能で、AWSマネージドサービスの公式文書ではない。 選択肢Cの AWS Artifact は SOC や ISO 等のコンプライアンスレポート提供で、AIの公平性文書ではない。 選択肢Dの Clarify は自社モデルのバイアス分析ツールで、マネージドサービスのAWS公式文書は提供しない。

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