MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ 問6
ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ／ML・AI ワークロードとエンドポイントの保護生成 AI アプリで、有害・不適切な出力や、個人情報（PII）などの機密データの漏えいを防ぐためのガードレールを適用したいと考えています。最も適切なのはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI ソリューションの運用・監視・セキュリティ」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A特に対策はせず、問題が起きたら個別に対応する
- B出力のチェックは人手のレビューだけに任せる
- Cモデルを大きくすれば有害な出力は自動的になくなる
- DAmazon Bedrock Guardrails を適用し、禁止トピックのフィルタリング・有害コンテンツの抑制・PII のマスキングなどのポリシーを構成する
正解：D
解説
Amazon Bedrock Guardrails は、生成 AI アプリに対して、禁止トピックのフィルタリング、有害コンテンツの抑制、PII のマスキングなどのポリシーを構成でき、望ましくない出力や機密情報の漏えいを防ぐガードレールを提供します。無対策や人手レビューだけ、モデルの大型化では、体系的・自動的な安全策になりません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。無対策では有害な出力や情報漏えいを防げません。
- B誤り。人手レビューだけでは規模に対応できず、抜けも生じます。
- C誤り。モデルを大きくしても、有害な出力の抑制が保証されるわけではありません。
- D正しい。Bedrock Guardrails で、禁止トピック・有害コンテンツ・PII などのポリシーを構成して保護できます。