汚染

AIにおける汚染（データ汚染）とは、モデルの学習プロセスで使用される訓練データの中に、本来は評価のために秘匿されるべきテストセットの問題や解答が含まれてしまう現象を指します。これにより、AIは問題を論理的に解いているのではなく、学習した内容を単に記憶から呼び出しているだけ（カンニング状態）になる可能性があります。ベンチマークのスコアが実力以上に高く出てしまうため、AIの真の能力を誤認させる深刻な問題となっています。