生成AIパスポート～模擬試験～ 2024年11月25日 ailearn 1. トランスフォーマーベースの生成モデルがGANやVAEと異なる主な点として正しいものはどれか。 データの逐次生成を行わない 明示的な潜在空間を持たない 損失関数にKLダイバージェンスを使用する 自己注意機構を用いて長距離の依存関係をモデル化する None 2. StyleGANが他のGANモデルと比較して革新的とされた理由として正しいものはどれか。 ジェネレータとディスクリミネータを削除した テキスト生成に対応した トレーニング時間を大幅に短縮した 潜在空間を効果的に操作可能にした None 3. Transformerモデルのアーキテクチャで重要な「残差接続」の役割として正しいものはどれか。 入力データを次元削減する 過学習を防止する 勾配消失問題を緩和する データのクラスタリングを容易にする None 4. AI効果がもたらす課題として正しいものはどれか。 AI研究の評価が適切に行われない AIの導入が進みすぎて倫理的問題が発生する AIが期待以上の成果を出しすぎる AIが他の技術と競合しなくなる None 5. 「弱いAI（Weak AI）」の特徴として正しいものはどれか。 人間のように自律的に考える能力を持つ 自然言語処理を完全に理解する 特定の目的に特化して設計されている 他のAIシステムを管理する能力を持つ None 6. 生成モデルの系譜における「自己回帰型モデル」の特徴として正しいものはどれか。 全データを同時に生成する データを逐次的に生成する 潜在変数を使用してデータを再構築する データのクラスタリングに特化している None 7. AI利活用原則における「国際協調」の意義として正しいものを選びなさい。 AIの開発と利用は国内問題として扱うべきである。 国際的な調和と協力を促進し、AIの利用をグローバルな視点で考えるべきである。 AI技術の利用は国ごとに独自の基準を設けるべきである。 国際協調はAI開発において特に考慮する必要はない。 None 8. ディープフェイク生成においてGANが特に優れている理由として正しいものはどれか。 時系列データの分析に適している 画像や動画のリアリティを向上させる競争的学習が可能 大量の計算リソースを必要としない 自然言語処理タスクを効率的に処理できる None 9. ディープフェイクが使用される際の倫理的な課題として正しいものはどれか。 トレーニングに必要なリソースが不足する 動画生成の速度が非常に遅い 偽情報や詐欺行為に利用される可能性がある トランスフォーマーベースのモデルしか使用できない None 10. 「強いAI（Strong AI）」が特化型AIと異なる点として正しいものはどれか。 強いAIは人間のように意識を持つ 強いAIは特定のタスクに特化して設計されている 強いAIは必ずしも人間を超える性能を持つ 強いAIは単純な問題を解決できない None 11. ニューラルネットワークの性能向上のために「正則化（Regularization）」が使用される理由として最も適切なものはどれか。 モデルの計算速度を上げるため 過学習（Overfitting）を防ぐため データ量を減らすため ラベル付きデータが不要になるため None 12. 以下のうち、テキスト生成AIの活用例に該当しないものを選びなさい。 商品レビューの要約 マーケティング用キャッチコピーの作成 法律文書の正確な作成 ニュース記事の自動生成 None 13. GPTシリーズのモデルが進化する中で、GPT-4が他のバージョンと異なる特徴として正しいものはどれか。 マルチモーダル処理が可能になった 完全に教師あり学習に依存する パラメータ数がGPT-3より大幅に少ない 応答がランダムに生成される None 14. 「重ね付け（Overlay）」がAIモデルで使用される主な目的として正しいものはどれか。 データの冗長性を削減する モデルの異なる特徴を統合し、複数の視点を活用する 学習プロセスを高速化する モデルの誤差を完全に取り除く None 15. 自己回帰型生成モデルの特徴として適切なものはどれか。 全てのデータポイントを同時に生成する 逐次的にデータポイントを生成する ラベル付きデータに依存する 潜在空間を利用しない None 16. ニューラルネットワークで使用される活性化関数の目的として最も適切なものはどれか。 モデルの学習速度を向上させる 線形性を導入する 非線形性を導入する モデルの計算コストを削減する None 17. 不正競争防止法が適用される行為として正しいものはどれか。 営業秘密の許可された利用 他人の商品を模倣して販売する行為 公開されている情報の使用 特許取得済みの技術を活用する行為 None 18. 機械学習の基本的な役割はどれか。 データからルールを自動的に見つけ出すこと ルールを手動でプログラミングすること コンピュータのハードウェア性能を向上させること データベースを最適化すること None 19. 個人情報保護法において、本人の同意がなくても個人情報の第三者提供が許される例として適切なものはどれか。 企業のマーケティング戦略に役立てる場合 法令に基づく場合や公共の利益のため必要とされる場合 第三者が非営利目的で利用する場合 本人の関心が低い情報を提供する場合 None 20. シンギュラリティが引き起こす可能性のある社会的課題として正しいものはどれか。 人間の寿命が急激に短縮されること インターネットの利用停止 人類の人口が急減すること AIの進化による倫理的な問題 None 21. AIという用語が初めて提案されたのはどのような場であったか。 大学の授業 科学論文 ダートマス会議 商業展示会 None 22. 生成モデルの中で「生成的敵対ネットワーク（GAN）」が導入した革新的なアイデアとして正しいものはどれか。 データ生成と分類の競争的トレーニング 自己教師あり学習 確率分布の明示的なモデリング トレーニングにラベル付きデータが必要 None 23. インターネット上で公開される情報が誤情報である可能性を検証する最適な方法として正しいものはどれか。 公的機関や信頼性の高い情報源と照らし合わせる SNSの拡散状況を確認する 情報の出所を気にせず、内容をそのまま利用する コメント欄の意見数を基準に信頼性を判断する None 24. 汎用型AI（General AI）が現在実現されていない理由として最も適切なものはどれか。 十分なトレーニングデータが不足している 複数のタスクに適応する技術が未成熟である ハードウェアの性能が足りない 人間の認知機能を完全に理解していない None 25. LLMが長文の文脈を処理する際、どのような技術的な制約が発生しやすいですか？ 応答が短くなりすぎる。 計算負荷が高まり、メモリ制限に達する可能性がある。 短い文脈では動作しない。 文脈の最初の部分しか処理しない。 None 26. ディープラーニングモデルの「活性化関数」が果たす役割として正しいものはどれか。 ニューラルネットワークの出力範囲を制限するため 隠れ層の計算効率を向上させるため 非線形性を導入して複雑なパターンを学習可能にするため 入力データを正規化するため None 27. AIが持つ学習手法のうち、「教師なし学習」の特徴として正しいものはどれか。 ラベル付きデータを利用する 行動と報酬を基に学習する クラスターを形成してデータをグループ化する 確率モデルを用いて推論する None 28. 曖昧なプロンプトが与えられた場合、AIモデルの応答に最も起こりやすい問題はどれですか？ 応答がタスクと無関係になる可能性がある。 応答が正確になる。 計算速度が向上する。 応答が自動的に最適化される。 None 29. AIの利活用におけるリスク管理の第一歩として最も適切なものはどれか。 AIシステムの完全な自動化 AIシステムに関するすべての規則を無視する AIを人間の判断から完全に切り離す AIの利用目的と影響範囲を明確にする None 30. 画像認識で「転移学習」を使用する際に、学習済みモデルの「上位層のみを再訓練」する主な理由として最も適切なものはどれか。 モデルの計算速度を向上させるため トレーニングデータが少ない場合でも特定のタスクに適応させるため モデルのサイズを削減するため 学習済みモデルの精度をそのまま維持するため None 31. 次のプロンプトをAIに与えた場合に起こり得る問題として最も適切なものを選びなさい。 プロンプト: 「これについて詳しく教えてください。」 AIがタスクを正確に理解できず、曖昧な応答を生成する。 AIが具体的で正確な応答を返す。 AIが応答を生成せずに停止する。 AIが全ての関連情報を完全に網羅した応答を生成する。 None 32. AI社会原則の「説明責任」の要件として正しいものはどれか。 AIの出力結果を公開すること AIが人間に代わって責任を負うこと AIがどのように判断を行ったかを説明可能にすること AIの誤作動をすべて回避すること None 33. 機械学習が使用される主な目的はどれか。 データの可視化を最適化する データから予測や分類を行う コンピュータの計算速度を高める 人間の知識を直接的に適用する None 34. 過学習を回避するための一般的な方法として正しいものはどれか。 モデルの層数を増やす ドロップアウトを使用する トレーニングデータを減らす 重みを固定する None 35. Vision Transformer（ViT）がCNN（畳み込みニューラルネットワーク）と比較して異なる主な特徴として正しいものはどれか。 ピクセル単位で逐次処理を行う フィルターを用いて特徴マップを計算する 時系列データ処理に特化している 画像を固定サイズのパッチに分割して処理する None 36. AI効果を克服するために研究者が意識すべき点として正しいものはどれか。 AIの範囲を狭め、定義を限定する AI技術の限界を隠す AI技術の応用例を積極的に広める AI技術を特定の分野に閉じ込める None 37. AI社会原則の「倫理性」の要件として最も適切なものはどれか。 AIが特定の利益を優先すること AIが倫理的判断を完全に人間に任せること AIが法律を無視して判断を下すこと AIが社会的価値観に基づいて行動すること None 38. 「重みの共有」が特に有効なニューラルネットワークの構造はどれか。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） リカレントニューラルネットワーク（RNN） 全結合ニューラルネットワーク（FCN） 強化学習モデル None 39. Few-Shotプロンプティングの課題として最も適切なものを選びなさい。 例を与える必要がなく、応答がランダムになる可能性がある。 AIが学習データに依存しすぎて正確な応答を生成できない。 プロンプトが長くなり、入力制限に達する可能性がある。 シンプルな質問応答には対応できない。 None 40. AIによる画像認識で使用される「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」の主な役割はどれか。 データをクラスタリングする 画像から特徴を抽出する テキストデータを生成する 時系列データを解析する None 41. AIの第二次ブームの主な応用例として正しいものはどれか。 医療診断におけるエキスパートシステム 自動車の自動運転技術 自然言語処理の応用 機械学習を用いた音声認識 None 42. GPTシリーズが進化する過程で、API提供を通じた商業利用がもたらした主な利点として正しいものはどれか。 モデルの全ての機能が無料で利用可能になった 開発者が独自の応用を開発できる環境を提供した トレーニングデータの収集が不要になった 応答生成速度が大幅に向上した None 43. ChatGPTとGPT-4が生成AIの歴史において与えた主な影響として正しいものはどれか。 チャット専用のモデルが標準化された テキスト生成タスクから離れた応用を廃止した マルチモーダル処理の可能性を広げた 生成AIのトレーニングデータ量を削減する技術を導入した None 44. AGIが特定の分野でANIよりも効果的に活用されると考えられる場面として最も適切なものはどれか。 財務データの分析に基づいた投資戦略の策定 医療診断結果に基づいた治療法の提案と倫理的判断の支援 音声認識を用いたユーザーインターフェースの構築 画像分類タスクでの高速処理 None 45. ニューラルネットワークで「バッチ正規化（Batch Normalization）」を使用する主な目的として正しいものはどれか。 勾配消失問題を完全に解決する 学習の収束を速めるとともに過学習を防ぐ モデルの構造を簡略化する 学習率を固定化する None 46. AIのレベル別分類における「特化型AI（Narrow AI）」の特徴として正しいものはどれか。 あらゆる分野で汎用的に使用できる 特定のタスクに特化して設計されている 自律的に意思決定を行う 人間の知能を完全に再現する None 47. プロンプトとAIの応答の関係について正しい記述を選びなさい。 プロンプトはAIの応答に影響を与えない。 プロンプトの形式は応答には関係ない。 プロンプトはAIモデルの動作速度にのみ影響を与える。 プロンプトの内容によってAIの応答が大きく変わる。 None 48. 次の中で、知的財産権に含まれるものとして適切でないものはどれか。 特許権 商標権 著作権 所有権 None 49. AI技術の一つである「ディープラーニング」は主にどの技術に基づいているか。 線形回帰 ニューラルネットワーク 決定木 クラスタリング None 50. LMとLLMの違いとして正しいものを選びなさい。 LLMはLMよりも小規模なデータセットで動作する。 LLMはLMに比べてより大規模なデータセットと計算資源を活用する。 LMはLLMよりも文脈理解能力が高い。 LMとLLMはまったく異なるアルゴリズムを使用している。 None 51. AIがロボットの動作に用いられる主な目的はどれか。 高速な物理的動作を実現するため 複雑な環境での判断能力を向上させるため エネルギー効率を高めるため ロボットの設計コストを削減するため None 52. T5と他のTransformer派生モデルを区別する際の特徴として正しいものはどれか。 全てのタスクを分類問題として処理する 入力も出力もテキスト形式に統一する 軽量化を主な目的としている 画像処理タスクをサポートしない None 53. ニューラルネットワークにおける「重み（Weights）」の主な役割として正しいものはどれか。 入力データを調整し、重要度を反映させる 出力データを保存する モデルの計算速度を向上させる トレーニングデータを補正する None 54. AI効果が特に顕著になる理由として正しいものはどれか。 AI技術の発展速度が遅いため AI技術が日常生活に溶け込むため AI技術が特定の産業に限定されるため AI技術が完全に自律していないため None 55. LM（Language Model）の主要な構成要素として適切なものを選びなさい。 画像データとピクセル処理モデル 音声データと周波数分析モデル テキストデータと確率計算モデル 物理センサーと信号処理モデル None 56. 「個人情報保護法」に基づく個人情報の例として適切でないものはどれか。 名前 年齢 パスワード 端末のOSの種類 None 57. 各種生成AIの共通のデメリットとして最も適切なものはどれか。 トレーニングに必要なデータ量が膨大である 環境に優しい設計がされている タスクごとに専用のモデルを作成する必要がある 完全に教師なし学習である None 58. 生成AIが生成したコンテンツが個人情報を含む場合、事業者が講じるべき最も適切な対応はどれか。 生成内容を検査し、個人情報を削除するプロセスを導入する 生成された個人情報を特定の利用者に限定して提供する 個人情報が含まれる生成内容は常に保存する 生成内容の監視を一切行わない None 59. 商標権の侵害に該当する行為として最も適切なものはどれか。 他人の商標と全く異なるロゴを使用して商品を販売する 他人の商標を無断で自社製品に使用する 自分の商標を他人に許可なく販売させる 商標権が切れたマークを使用する None 60. LLMの特徴として正しいものを選びなさい。 少量のデータで学習し、単一のタスクに特化する。 膨大なパラメータ数を持ち、多様なタスクに対応できる。 特定分野の専門知識だけを学習する。 データなしで動作するAIモデルである。 None Time's up
