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サンプリングバイアス

Sampling Bias さんぷりんぐばいあす
最頻出 ⚪ 旧用語 テクノロジ系 新しい技術

意味・解説

AIの学習データを集める際、特定の対象や傾向に偏って収集してしまい、結果としてAIが現実とは異なる歪んだ判断を下す原因となること。

標本(サンプル)が母集団の性質を正しく反映していない状態。公平性指標を悪化させる最大の要因の一つであり、AIの信頼性を損なう「データの偏り」を指す。

くわしく

「AIという『生徒』に、偏った『教科書』を読ませてしまうこと」です。

1.発生原因:

例えば「若者の意見だけ」を集めて「国民全体の好み」を予測するAIを作れば、当然高齢者のニーズは無視されます。

2.リスク:

特定の人種、性別、地域の人に対してAIが冷遇や誤認をしてしまい、社会的な差別)を引き起こします。ポイントは、AIの知能は『入れたデータが全て』であるため、開発の最初の一歩である『データの集め方』を間違えると、後のアルゴリズムをいくら磨いても公正な結果は得られないからです。

例文

顔認証AIの精度向上に向け、特定の人種に偏らないようサンプリングバイアスを排除した多種多様な顔写真データを収集した。

同義語: 標本抽出バイアス / 選択バイアス
分類: AIの安全性・信頼性
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