バイアス（AIバイアス）

AIバイアス（AI Bias）とは、AIモデルが学習データや設計の偏りを反映して、特定の人や集団に対して不公平・不正確な出力を生成する問題の総称です。

なぜバイアスが問題かというと、採用・融資・医療診断・刑事司法など、人の人生に影響する意思決定にAIが使われる場面が増えているためです。バイアスのあるモデルは特定の属性（女性・特定の人種など）を不当に不利に扱う判断を下す可能性があります。

バイアスの主な発生源は3つです。①データバイアス（学習データが社会の偏りを反映）②アルゴリズムバイアス（モデル設計の問題）③フィードバックループ（偏った予測が次の行動に影響し偏りが拡大）。対策として、多様なデータの収集、公平性指標によるモニタリング、RLHFによるアライメント調整などが行われています。生成AIの文脈では、ハルシネーションとともに「信頼性の問題」として対処が求められます。