問11
システムの価値観を他者に押し付けるのは、どのようなタイプのバイアスでしょうか？
- 社会的バイアス
- 自動化バイアス
- 関連付けバイアス
B
参考：人工知能のバイアスの認識
問12
取引先責任者の「国」と「州」の値に、複数の形式を検出しました。
この問題の影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？
- 使用方法
- 正確さ
- 一貫性
C
参考：データ品質の評価
問13
AI 実装におけるデータ品質に関する重要な考慮事項は何ですか?
- SalesforceのAI機能をカスタマイズするテクニック
- Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
- AIモデルとSalesforceワークフローの統合プロセス
B
問14
Salesforce の 信頼できる AI 原則における説明責任原則は次のうちどれですか？
- 基本的人権の保護と機密データの保護
- 顧客、パートナー、社会に対する自分の行動に責任を持つ
- AI主導の推奨と予測における透明性の確保
B
問15
営業マネージャーは、Salesforce の AI を使用して営業プロセスを改善したいと考えています。
どのAI機能が有益でしょうか？
- リードスコアリングと商談予測
- 販売ダッシュボードとレポート
- データモデリングと管理
A
問16
「最小権限の権利」は、機密性の高い個人データの取り扱いのリスクを、どのように軽減しますか？
- データにアクセスできる人数を制限する
- 収集される属性の数を減らす
- データ保持ポリシーを適用する
A
問17
生成AI のバイアスに関して、データの品質と透明性の利点は何ですか？
- バイアスの可能性が軽減される
- バイアスの可能性が高まる
- バイアスの可能性が排除される
A
問18
技術チームはAI 開発プロセスの有効性を評価しています。
信頼できる AI ソリューションの開発を導くために、チームはどの確立された Salesforce 倫理成熟度モデルを使用すべきでしょうか？
- 倫理的AI予測成熟モデル
- 倫理的AIプロセス成熟モデル
- 倫理的AI実践成熟モデル
問19
正確かつ最新のレコードを確保するために、データ品質を評価したいと考えています。
どのタイプのレコードがデータ品質に悪影響を及ぼしますか？
- 構造化レコード
- 完了レコード
- 重複レコード
C
問20
新しい AI モデルをテストしようと考えています。
Salesforceの信頼できるAI 原則である「包括性」に沿ったアプローチはどれですか？
- データ漏洩のリスクを回避するために、特定の地域、人口統計のデータのみを使用してテストする。
- モデルの潜在的な社会的影響を評価するために、同一の経歴を持つ開発チームに依頼する。
- モデルの使用方法に適した多様で代表的なデータセットを使用してテストする。
C
