AI テスト環境には、従来のテスト環境とは異なる独自の特徴がいくつかあります。それぞれのオプションを評価してみましょう。
A. モデルの精度が低いために生じる課題。
精度の低さは、特に初期の開発段階とトレーニング段階では AI システムでよくある課題です。さまざまな予測不可能なシナリオでモデルが正確に機能することを保証することは、AI テストの重要な側面です。
B. 自己学習によって生成された未定義のシナリオを模倣するという課題。
AI システム、特に機械学習を伴うシステムは、自己学習機能により、未定義または予期しないシナリオを生成する可能性があります。これらのシナリオを模倣してテストすることは、AI 環境特有の課題です。
C. システムによって行われた決定に説明可能性を提供するという課題。
説明可能性、つまり AI システムが決定に至る過程を理解し、明確に表現する能力は、AI テストにおける重要かつ独特な課題です。これは、AI システムの信頼性と透明性にとって極めて重要です。
D. 自律システムにおける人間による引き継ぎのシナリオ作成における課題。
自律システムにおける人間による引き継ぎのシナリオの作成は重要ですが、AI テスト環境に固有の特性ではありません。これは、AI の固有の技術関連の特性というよりも、自律システムの運用および展開の課題に関連しています。
上記の点を考慮すると、AI テスト環境に固有の技術関連の特性ではなく、運用展開に関連する課題を説明しているため、オプション D が正解です。