センシティブ属性

センシティブ属性とは、AIの学習データや利用データにおいて、公平性の観点から慎重に扱うべき属性のことです。人種、性別、宗教、年齢、性的指向などが該当します。これらの属性に基づいてAIが不当な判断を下すと、差別や偏見を助長するリスクがあります。

AIモデルはデータに含まれるパターンを学習しますが、歴史的な偏見がデータに反映されている場合、モデルがそれを増幅する可能性があります。したがって、公平なAIを実現するためには、センシティブ属性の取り扱いに細心の注意を払うか、あるいは学習から意図的に排除するといった対策が必要です。

G検定では、AI倫理の文脈で必ず触れられます。データのバイアス（偏り）と公平性の問題において、どのようなデータが差別の要因になり得るか、またそれに対してどのような技術的・制度的対策が求められるかが問われます。