ローンの債務不履行予測におけるバイアスの発見

動画では、AIを活用した採用ソフトウェアが男性を優遇してしまった例を学びました。これは、過去に男性の採用数が多かった履歴データから学習したためです。人々の生活に影響を与えるモデルでは、履歴データから学習される可能性のある差別的な挙動がないか、慎重に評価する必要があります。

この演習では、ある人がローンで債務不履行に陥るかどうかを予測するモデルを扱います。予測結果は、人口統計情報や雇用状況など、さまざまな特徴量ごとに分けて確認できます。これらの特徴量を調べ、誰が債務不履行に陥ると予測され、誰がそうではないと予測されているのかについて、不審な点がないか確認してみましょう。

モデルをデプロイする前に、潜在的なバイアスがないかさらに調査すべき特徴量はどれでしょうか？