13. 透明性

データの来歴は、データがどのように収集され、加工されてきたかを追跡することで、透明性を高める手段です。

説明可能性は、AIモデルの決定がどのように行われたかを人間が理解できる形で提供することです。

ブラックボックスは、AIモデルがどのように予測や判断を行っているのかが理解できない状態を指します。

説明可能性は、AIの判断や予測がどのように導かれたかを説明できるようにするための技術です。

透明性は、AIシステムがどのように動作しているか、その背景を明示し、信頼性を確保するための基盤です。

ブラックボックスは、AIモデルがどのように処理を行っているのかが不明で、透明性が欠けている状態です。

データの来歴は、データがどのように収集され、どのように利用されるかを示し、AIシステムの透明性を提供します。

説明可能性を確保するためには、AIモデルの予測や判断を人間が理解できるようにする必要があります。

データの来歴は、データの出所や利用過程を追跡することで、透明性を向上させる重要な手段です。