練習問題：データ倫理

Q1. 採用AIが学習データの偏りにより、特定の属性を持つ応募者を不当に低評価するという問題を何と呼ぶか？

A) データプライバシー侵害 B) アルゴリズムバイアス C) データ品質問題 D) セキュリティインシデント

Q2. データ主体（個人）が自分のデータがどのように収集・利用されるかを理解した上で同意する権利を何と呼ぶか？

A) データポータビリティ B) インフォームドコンセント C) 削除権 D) アクセス権

Q3. データ倫理の原則「公正性（Fairness）」が特に重要な場面はどれか？

A) データベースのバックアップ設計
B) データカタログへのメタデータ登録
C) AIモデルやアルゴリズムが人間の意思決定に影響を与える場合
D) ETLジョブのスケジューリング

解答

A1. B) アルゴリズムバイアス — 学習データや設計の偏りから生じる不公平な結果。AI倫理の中核問題
A2. B) インフォームドコンセント — 理解した上での同意。GDPRでも「自由に与えられた、特定の、十分な情報に基づく同意」を要求
A3. C) AIモデルが人間の意思決定に影響する場面 — 採用・融資・医療診断等でAIの公正性が重大な倫理問題になる