二値分類AIの公平性を評価する指標のうち、性別などの属性グループ間で、真陽性率（実際に正例である人が正例と予測される割合）と偽陽性率（実際は負例である人が誤って正例と予測される割合）の両方が等しくなることを求めるものはどれか。
- 1統計的パリティ（Demographic Parity）
- 2機会均等（Equal Opportunity）
- 3均等化オッズ（Equalized Odds）
- 4個人の公平性（Individual Fairness）
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正解：3
均等化オッズは、正解ラベルが同じ人どうしで比べたとき、真陽性率と偽陽性率の両方がグループ間で等しくなることを求めます。機会均等は、そのうち真陽性率だけをそろえる、より緩い条件です。統計的パリティは、正解ラベルに関係なく正例と予測される割合をそろえる指標です。個人の公平性は、似た個人には似た予測を与えることを求める考え方です。公平性の指標は複数あり、グループ間で正例の割合が違うと全部を同時に満たせるとは限らないので、用途に合わせて選ぶ必要があると覚えておきましょう。
根拠：公平性指標（Hardt, Price & Srebro, 2016「Equality of Opportunity in Supervised Learning」）