ระบบ AI ที่ใช้ในการคัดกรองประวัติผู้สมัครงาน ถูกพัฒนาโดยฝึกจากประวัติการจ้างงาน 10 ปีที่ผ่านมาขององค์กร ต่อมาพบว่าระบบให้คะแนนต่ำแก่ผู้สมัครที่สำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยเฉพาะสตรี นี่เป็นตัวอย่างของอะไร
กData Leakage เพราะข้อมูลทดสอบรั่วไหลเข้าไปในกระบวนการฝึก
ขHistorical Bias ที่ฝังอยู่ในข้อมูลฝึก เพราะข้อมูลอดีตสะท้อนอคติการจ้างงานที่เคยมีอยู่
คOverfitting เพราะโมเดลจดจำชื่อมหาวิทยาลัยแทนที่จะเรียนรู้ทักษะที่แท้จริง
งUnderfitting เพราะโมเดลไม่มีความซับซ้อนพอที่จะประเมินคุณสมบัติผู้สมัครได้อย่างถูกต้อง
เฉลยอธิบาย
Historical Bias หรืออคติจากประวัติศาสตร์เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลฝึกสะท้อนอคติที่มีอยู่แล้วในสังคม หากในอดีต 10 ปีองค์กรมักไม่จ้างหรือจ้างน้อยกว่าผู้สมัครจากมหาวิทยาลัยสตรี โมเดลก็จะเรียนรู้รูปแบบนั้นและทำซ้ำอคติเดิม นี่เป็นปัญหา AI Fairness ระดับสูง ตัวเลือก A Overfitting เกี่ยวกับโมเดลแม่นยำกับ Training Set แต่ไม่ดีกับ Test Set ตัวเลือก C Data Leakage เป็นกรณีที่ข้อมูลอนาคตรั่วเข้ากระบวนการฝึก และตัวเลือก D Underfitting จะให้ผลแม่นยำต่ำโดยรวม