แนวโน้มรวมเป็นบวก แต่เมื่อแยกตามภูมิภาคกลับเป็นลบทุกกลุ่ม ควรทำอย่างไร — หากเปรียบเทียบสองแนวทาง ข้อใดมีเหตุผลรองรับเหมาะสมกว่า

เฉลยอธิบาย

AI RMF 1.0 pp. 23, 28, 32-38 อธิบายว่ากรอบ NIST กำหนดให้ตรวจ representativeness, bias, data quality, ผลกระทบแยกกลุ่ม และติดตามความเสี่ยงหลังใช้งานพร้อมกลไกรับ feedback เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “เลือกแนวทางที่สอดคล้องกับหลักว่า ตรวจองค์ประกอบกลุ่มและรายงานทั้งผลรวมกับผลแยกก่อนตีความ” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น