説明
「高品質のデータは、AI の偏見のない公正な意思決定を保証し、倫理的使用を促進し、差別を防止するために不可欠です。高品質のデータとは、データが正確、完全、一貫性があり、AI タスクにとって関連性があり、タイムリーであることを意味します。 「データは、対象となる母集団または領域のバランスのとれた代表的なサンプルを提供することで、AI による偏りのない公平な決定を保証するのに役立ちます。また、高品質のデータは、個人データに関するユーザーの権利と好みを尊重することで、倫理的な使用を促進し、差別を防ぐのにも役立ちます。」

説明
「AppExchange のデータ品質アプリを活用することで、データ品質を評価できます。データ品質とは、データが正確、完全、一貫性、関連性があり、AI タスクにタイムリーである度合いです。データ品質は AI システムのパフォーマンスと信頼性に影響を与える可能性があります」は、学習や予測に使用するデータの品質に依存するためです。AppExchange のデータ品質アプリケーションを活用するということは、Salesforce でのデータ品質の測定、監視、改善に役立つサードパーティのアプリケーションまたはソリューションを使用することを意味します。」

説明
「差別的な融資慣行を防止するために機密変数とその代理にフラグを立てることは、Salesforce の Trusted AI の透明性原則を実装する方法です。透明性は、AI システムがどのように明確かオープンであるかを尊重して設計および開発されるべきであると規定する Trusted AI 原則の 1 つです」 「透明性とは、AI ユーザーが対話する AI システムに関する関連情報やドキュメントにアクセスできる必要があることも意味します。機密変数とその代替にフラグを立てることは、潜在的に差別や不公平を引き起こす可能性のある変数を特定し、マークすることを意味します」年齢、性別、人種、収入、信用スコアなどの個人のアイデンティティや特性に基づいた治療。機密変数とその代用値にフラグを立てることで、ユーザーが AI システムによって使用または生成されたデータを理解し、評価できるようになり、透明性の実装に役立ちます。」

説明
「リード スコアリング、商談予測、およびケース分類は、ビジネス アナリストが販売プロセスと顧客サポートを改善するのに役立つ AI アプリケーションです。リード スコアリングは、コンバージョンの可能性に基づいてリードの優先順位を付けるのに役立ち、機会予測は、将来の売上や収益をベースに予測するのに役立ちます」過去のデータと傾向に基づいて分析することができ、ケースの分類は、ケースの属性に基づいてケースを分類し、ルーティングするのに役立ちます。」

説明
「有害性を軽減し、PII を保護するガードレールの作成は、Salesforce の安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成 AI を開発および実装するために講じるべきアクションです。Salesforce の安全ガイドラインは、AI システムを設計および開発する必要があることを規定する Trusted AI 原則の 1 つです」人間と環境の安全と福祉を尊重します。ガードレールの作成とは、AI システムによって引き起こされる潜在的な危害やリスクを防止または制限できる対策やメカニズムを導入することを意味します。たとえば、ガードレールの作成は、不適切なものをフィルタリングすることで毒性を軽減するのに役立ちます。ガードレールを作成すると、AI システムによって生成された個人情報や機密情報をマスキングまたは匿名化することで、PII を保護することもできます。」