モデルの「汎化性能」を高めるために；「複雑なモデル（カンニングしているモデル）」と「単純なモデル（実力で解いているモデル）」の予測値の差を損失関数に加える手法を何というか。

AIを導入した際の「生産性のパラドックス」において；「コンピュータはあらゆる場所で見られるが、統計数値上は生産性の向上として現れない」現象の主な原因はどれか。