AIガバナンスとトレーサビリティ：回答根拠の追跡におけるRAGの透明性とファインチューニングのブラックボックス問題

AIガバナンスとトレーサビリティ：回答根拠の追跡におけるRAGの透明性とファインチューニングのブラックボックス問題とは

「AIガバナンスとトレーサビリティ：回答根拠の追跡におけるRAGの透明性とファインチューニングのブラックボックス問題」とは、AIモデルが生成する回答の根拠を明確にし、その意思決定プロセスを追跡可能にするための統治（ガバナンス）と追跡可能性（トレーサビリティ）に関する概念、および関連する技術的課題を指します。特に、Retrieval-Augmented Generation (RAG) は外部情報源を参照するため回答根拠の透明性が高い一方、ファインチューニングされた大規模言語モデル（LLM）は内部パラメータ調整により根拠が「ブラックボックス」化しやすいという問題があります。これは「RAGとの比較」という親トピックにおいて、AIモデルの信頼性や説明責任を評価する上で重要な論点となります。

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