機械学習モデルのテストにおいて、人間の関与を可能な限り最小限に抑えることはベストプラクティスではありません。モデルが正しく倫理的に動作することを保証し、発生した異常や問題を解釈するために、テスト中の人間による監視は不可欠です。ベストプラクティスとしては、代表的なテストデータを使用すること、可能な限りデータを匿名化すること、そしてモデルの想定される用途に特化したテストを実施することなどが挙げられます。
参考資料: AI モデルのテストと人間による監視に関する AIGP 知識体系。

太陽光などの周囲の環境をセンサーが誤って解釈することによる半自動運転車の故障は、脆弱性の一例です。AIシステムにおける脆弱性とは、入力データの変動や予期せぬ状況に対応できないことを指し、トレーニング中に十分にカバーされていなかった状況にシステムが遭遇すると、故障につながります。これらのシステムは特定の条件下では良好なパフォーマンスを発揮しますが、条件が変化すると故障します。参考：AIGP「AIシステムの堅牢性と故障に関する知識体系」

正解はDです。パーソナライズされたコンテンツや広告は、適切に開示され、欺瞞的でない限り、現在の法制度では一般的に消費者保護の問題にはなりません。
AIガバナンス実践レポート2025（消費者保護セクション）より：
「ターゲティング広告やレコメンデーションといった標準的な慣行は、透明性と同意要件を遵守している限り、広く受け入れられています。」一方、信用判断やAIパフォーマンスに関する誤解を招く主張（回答AとB）は、すでに規制当局の介入につながっています。
AIGP ILT ガイドのハイライト:
虚偽の主張、偏った財務上の決定、および不正なデータ使用は、消費者保護法およびプライバシー法に違反する可能性があります。広告のパーソナライゼーションは日常的に行われていますが、適切に開示される必要があります。

EU AI法に基づき、高リスクAIシステムに関連する重大なインシデントは報告義務があります。導入者は、問題についてプロバイダーおよび関係当局に速やかに報告する必要があります。
AIガバナンス実践レポート2025より:
「高リスクシステムに関連する重大なインシデントは、プロバイダーおよび関連する市場監視当局に報告されなければならない。」（35ページ）
「AI システムが基本的人権の侵害を引き起こしたり、引き起こす可能性がある場合には、タイムリーな報告が必要です。」(p.
35）