バイアスと公平性

AIモデルが学習データに含まれる偏見を反映し、特定の集団に不利な判断を下してしまう問題。人種、性別、年齢などに基づく差別的な結果を防ぐため、データの多様性確保、バイアス検出、公平性評価が重要。マルチモーダルAIでは、画像や音声から人物属性を推定する際に特に注意が必要。