AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 責任ある AI のガイドライン 問1
責任ある AI のガイドライン／責任ある AI システムの開発（バイアス・公平性・有害性・Amazon Bedrock Guardrails・SageMaker Clarify）融資審査の ML モデルを開発しています。性別や年齢層といった属性によって、学習データのラベルの偏りやモデルの予測結果の差が生じていないかを、学習前と学習後に測定して評価したいと考えています。この目的に合う AWS のサービス・機能はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「責任ある AI のガイドライン」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAmazon SageMaker Clarify
- BAmazon SageMaker Model Monitor
- CAmazon SageMaker Ground Truth
- DAmazon Augmented AI（Amazon A2I）
正解：A
解説
Amazon SageMaker Clarify は、学習前のデータおよび学習後のモデルの予測について、属性ごとの偏りを示すバイアス指標を算出して検出できます。あわせて、予測に対する特徴量の寄与の説明（説明可能性）も提供します。公平性を評価する際の中心的な機能です。
選択肢ごとの解説
- A正しい。学習前後のバイアス指標を算出して偏りを検出できるのは SageMaker Clarify です。
- B誤り。Model Monitor は本番のデータ品質・モデル品質の継続的な監視（Clarify と連携した本番でのバイアスドリフト監視を含む）が役割で、学習前データと学習後モデルのバイアスを測定・評価する中心的な機能は Clarify です。
- C誤り。Ground Truth は学習用データへのラベル付けを支援するサービスで、偏りの測定が目的ではありません。
- D誤り。Amazon A2I は予測結果に人間によるレビューを組み込むための仕組みで、バイアス指標の算出機能ではありません。