責任ある AI スコアカードを使用して責任ある AI 分析情報を共有する (プレビュー)
責任ある AI ダッシュボードは、機械学習の専門家とデータ サイエンティストがモデルの分析情報を調査および評価して、データに基づいた意思決定を通知できるように設計されています。 これは、機械学習ライフサイクルで責任ある AI を実際に実装するのに役立ちますが、まだ解決されていないニーズがいくつかあります。
- 技術面での責任ある AI ツール (機械学習の専門家向けに設計) と、運用環境を定義する倫理、規制、およびビジネスの要件との間には多くの場合ギャップが存在します。
- エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルのループには、技術的な関係者と技術以外の関係者の両方が含まれますが、複数の関係者を効果的に連携できるようにするサポートはほとんどなく、技術専門家は技術以外の関係者からタイムリーなフィードバックと方向性を得ることができません。
- AI の規制により、監査目的で監査担当者やリスク責任者とモデルとデータの分析情報を共有できることは不可欠です。
Azure Machine Learning エコシステムを使用する最大の利点の 1 つは、Azure Machine Learning実行履歴でのモデルとデータの分析情報のアーカイブ (将来のクイック リファレンス用) にあります。 そのインフラストラクチャの一部として、機械学習モデルとそれに対応する責任ある AI ダッシュボードに付随する責任ある AI スコアカードを導入して、ML プロフェッショナルがデータとモデルの正常性レコードを簡単に生成して共有できるようにします。
重要
現在、この機能はパブリック プレビュー段階にあります。 このプレビュー バージョンはサービス レベル アグリーメントなしで提供されており、運用環境のワークロードに使用することは推奨されません。 特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。
詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。
責任ある AI のスコアカードを誰が使用すべきか
データ サイエンティストまたは機械学習の専門家は、モデルをトレーニングし、評価と意思決定の目的で対応する責任ある AI ダッシュボードを生成した後、PDF スコアカードを使用してそれらの学習を抽出し、レポートを技術的な関係者および技術以外の関係者と簡単に共有して、信頼を構築し、デプロイの承認を得ることができます。
製品マネージャー、ビジネス リーダー、または AI 製品に関する説明責任を負う利害関係者である場合は、目標精度、目標エラー率などの目的のモデル パフォーマンスと公平性の目標値をデータ サイエンス チームに渡すことができます。特定された目標値とモデルがそれらを満たしているかどうかに関して、このスコアカードを生成するように依頼できます。 これは、モデルをデプロイするか、さらに改善すべきかについてのガイダンスとなります。
次のステップ
- CLI と SDK または Azure Machine Learning スタジオ UI を使用して責任ある AI ダッシュボードとスコアカードを生成する方法について学習する。
- こちらの技術コミュニティのブログ投稿に関するページで、責任ある AI ダッシュボードとスコアカードの仕組みについて学習する。