生成AIパスポート～模擬試験～ 2024年11月25日 ailearn 1. 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 2. ディープフェイク技術が情報セキュリティの観点で課題となる理由として最も適切なものはどれか。 生成画像の品質が低い ユーザーの信頼を損なう偽情報を拡散する可能性がある テキスト生成能力が不足している 動画生成に時間がかかりすぎる None 3. AI研究の初期における主なアプローチはどれか。 機械学習 シンボリックAI ディープラーニング ベイズ推論 None 4. 生成モデルが「データの補完」に活用される例として適切なものはどれか。 欠損した画像の部分を補完する クラス分類モデルの精度向上 大規模データベースの最適化 データ圧縮アルゴリズムの設計 None 5. 「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」が特に有効とされるタスクとして正しいものはどれか。 時系列データの解析 画像認識 強化学習 グラフデータの解析 None 6. 転移学習（Transfer Learning）の主な目的として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる 学習済みモデルを活用して新しいタスクを効率よく学習する モデルのサイズを削減する モデルの複雑さを制限する None 7. AIが生成した架空の人物の肖像画像について、肖像権が適用される可能性はどれか。 完全に架空であれば肖像権は適用されない AIが生成した場合、自動的に肖像権が適用される トレーニングデータが公開されていない場合、適用される 架空であっても特定の個人を連想させれば適用される None 8. 画像認識タスクにおける「プーリング層（Pooling Layer）」の目的として正しいものはどれか。 特徴マップのサイズを縮小し、計算負荷を軽減する モデルの学習速度を向上させる 画像の色彩情報を保存する データをランダムにシャッフルする None 9. 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 10. 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 11. Transformerモデルの自己注意機構で使用される「キー（Key）」、「クエリ（Query）」、「バリュー（Value）」の役割を正確に理解するには、どの点を考慮する必要があるか。以下の中で正しい選択はどれか。 クエリが入力データを分割し、キーがそれを分類し、バリューが分類結果を統合する クエリが関連性を評価し、キーが関連性を示し、バリューが関連するデータを提供する バリューがデータをスケーリングし、クエリがそのスケールを適用し、キーが結果を保存する キーがデータを圧縮し、クエリがその圧縮を展開し、バリューが計算を最適化する None 12. AIが生成したコンテンツが他者の著作権を侵害していると主張された場合、コンテンツを使用した企業が責任を免れるために最も重要な手段はどれか。 コンテンツがAIによって生成されたものであると主張する トレーニングデータに著作権侵害がなかったことを証明する 著作権者に直接交渉を試みる コンテンツを削除し、AIの利用を中止する None 13. ディープフェイク技術を応用した場合に、教育分野での適切な利用例として正しいものはどれか。 実在しない人物の偽造スピーチを制作する 試験中に不正解答を生成する 歴史上の人物を再現した教育動画を作成する 他人の顔を用いたプライバシー侵害行為を助長する None 14. AIの第一次ブームが終焉を迎えた主な原因として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの知識入力の負担 計算能力の不足と現実的な成果の欠如 大量データの欠如 ディープラーニング技術の限界 None 15. 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 16. シンギュラリティ後の「人間とAIの協働」が成功するために重要な要素として正しいものはどれか。 AIの完全な制御権を人間が握ること AIが自律的に意思決定を行い、人間の介入を排除すること AIが独自の価値観を人間社会に押し付けること 人間とAIが相互補完的な関係を構築すること None 17. シンギュラリティ到達が「AIの自己改良」に依存する理由として最も適切なものはどれか。 自己改良によりAIの性能向上が指数関数的に加速するから 自己改良がAIの安全性を完全に保証するから 自己改良によりAIが新しいデータを自動生成できるから 自己改良がトレーニングデータの品質を直接向上させるから None 18. 知的財産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。 著作物を個人で楽しむ目的でコピーする 他人の商標を無断で使用して商品を販売する 特許権が切れた技術を利用する 公開された研究論文を参考にする None 19. 以下のうち、プロンプティングが応用される場面として適切なものを選びなさい。 データベース設計 文章生成や質問応答 画像処理アルゴリズムの構築 機械学習モデルのトレーニングデータ選択 None 20. 「バッチサイズ」を小さく設定すると過学習のリスクが減少する主な理由として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータ全体を頻繁に再利用するため 各更新ステップでの勾配にノイズが加わり、モデルが汎化性能を高めるため 学習率を動的に調整するため モデルのパラメータ数が自動的に減少するため None 21. LMが次に来る単語を予測する際に基づいているものは何ですか？ 画像データのピクセル値 音声信号の周波数 AIエンジンのハードウェア性能 過去の文脈と単語の出現確率 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. ディープフェイクによる生成画像が特に難しい部分として適切なものはどれか。 背景の描写 静止している物体の生成 テキストベースの入力解析 顔の自然な瞬きや微細な表情 None 24. 商標権が保護する対象として最も適切なものはどれか。 製品やサービスを識別するロゴや名称 発明やアイデア 映画や音楽などの創作物 デザインや形状 None 25. ChatGPTが特定の業務（例：医療分野）に応用される際に考慮すべきデメリットとして正しいものはどれか。 トレーニングデータに基づく偏りが応答に影響を与える可能性がある テキスト生成速度が遅すぎて業務に適さない 画像や音声データを直接処理できない 文法的誤りを含む応答しか生成できない None 26. 転移学習が自然言語処理（NLP）で広く利用される理由として正しいものはどれか。 言語モデルが文法や単語の一般的な特徴を学習できるため 言語データが常に小規模であるため 出力層が全タスクに共通であるため 学習済みモデルを直接再利用することが禁止されていないため None 27. 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 28. 企業Aが特許権を保有する技術を使用して新製品を開発した企業Bが、特許権侵害を回避するために最も適切な対応はどれか。 技術の使用を継続し、後から特許権者に許可を求める 企業Aからライセンス契約を取得する 特許権を無視し、自社独自の権利を主張する 企業Aの特許の保護期間が終了するまで待つ None 29. XLNetがBERTと比較して導入した改良点として正しいものはどれか。 自己回帰的な学習方式を採用し、双方向の文脈を統合した 自己注意機構を削除した モデルのパラメータ数を削減した マルチヘッドアテンションを廃止した None 30. ChatGPTの初期バージョンが公開された年として正しいものはどれか。 2017年 2018年 2020年 2021年 None 31. 畳み込み層（Convolutional Layer）が行う主要な操作はどれか。 データを正規化する フィルタを用いて画像データから局所特徴を抽出する 画像の解像度を高める データの次元を削減する None 32. 過学習を防ぐために「早期終了（Early Stopping）」を使用する場合、重要な判断基準として適切なものはどれか。 トレーニングデータの精度が一定値を超えたとき モデルの複雑さが限界を超えたとき 学習率が収束したとき テストデータの精度が向上しなくなったとき None 33. 次のうち、パブリシティ権を侵害している行為に該当するものはどれか。 著名人の肖像を許可なく広告に使用する 著名人の名前をSNSで称賛する投稿を行う 著名人が出演するテレビ番組を視聴する 著名人のファンクラブに入会する None 34. 著作権が保護する対象として適切でないものはどれか。 音楽や映画 アイデアそのもの プログラムコード 物理的な装置の設計図 None 35. Vision Transformer（ViT）の主な特長として正しいものはどれか。 自己注意機構をテキスト生成に適用する 画像のピクセルを逐次生成する 画像をパッチに分割し、それをトークンとして処理する CNNとRNNを組み合わせた構造を持つ None 36. シンギュラリティが達成されると予測される主な結果として正しいものはどれか。 AIが自己認識を持つようになる 人間の労働が完全に不要になる 技術の進化速度が指数関数的に加速する 人間の知能の限界がAIによって拡張される None 37. AI利活用原則における「安全性」の内容として正しいものを選びなさい。 AIは完全に自動化され、人間の監視は不要である。 AIシステムはエラーのリスクを考慮しなくても良い。 AIは安全性が確認され、リスクを最小化する努力が必要である。 AIの安全性は利用者の責任で管理されるべきだ。 None 38. 機械学習の手法のうち、教師なし学習に該当するものはどれか。 線形判別分析（LDA） 決定木 主成分分析（PCA） サポートベクターマシン（SVM） None 39. ノーフリーランチ定理を理解する上での最適な比喩として正しいものはどれか。 問題ごとに異なる鍵が必要である 一つの鍵であらゆる鍵穴を開けることができる 鍵を選ばずに試し続ければ成功する 特定の鍵はすべての鍵穴に適合する None 40. 「安全性」において、AIシステムが異常動作を検知するために最も有効な方法はどれですか？ 異常時の停止機能を設定せず、運用を続ける。 AIモデルに異常検知アルゴリズムを組み込み、定期的に監視する。 AIシステムを設計する際に異常事態を考慮しない。 異常検知はシステム設計後に追加対応する。 None 41. 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 42. 汎用型AIが特化型AIよりも困難な理由として正しいものはどれか。 データ量が特化型AIよりも多い 複数の異なるタスクを統合する設計が必要である 訓練時間が短すぎる 特定のタスクでの性能が向上しない None 43. ChatGPTが進化の過程で課題として直面している「長文対話」の問題を解決するために考案された技術として正しいものはどれか。 メモリ強化型の注意機構を導入する トークン数の制限を完全に撤廃する データ拡張手法を採用する 応答生成をランダム化する None 44. ニューラルネットワークにおいて、「ドロップアウト率」を適切に設定するために考慮すべき点として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータが少ない場合は低めに設定する 過学習がひどい場合は100%に設定する モデルの複雑さに関係なく固定値を使用する ドロップアウト率を高めに設定するほど学習速度が向上する None 45. 「AI」と「機械学習」の関係について適切な説明はどれか。 AIの中核部分が機械学習である 機械学習はAIとは無関係な技術である AIは機械学習の一部に過ぎない 機械学習はAIの代替技術である None 46. 特化型AIが汎用型AIよりも広く採用されている理由として最も適切なものはどれか。 特化型AIは開発が容易でコストが低いため 汎用型AIの技術はすでに陳腐化しているため 特化型AIは常に汎用型AIより高性能であるため 汎用型AIはトレーニングに長い時間がかかるため None 47. 第三次AIブームを支えた技術的進展の要因として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの改良 トランジスタ技術の開発 ハードウェア性能の向上と大量データの利用 機械翻訳の普及 None 48. AI効果が特定の業界で新たな競争を生む要因として最も適切なものはどれか。 AI技術の普及により既存技術が陳腐化する AI技術が市場で過小評価される AI技術が特定の分野で独占される AI技術の失敗が顧客の不信を招く None 49. 以下のうち、プロンプトを利用したAIの応用例として適切なものを選びなさい。 AIモデルの学習データの取得 AIを使った文章要約 AIモデルのアルゴリズム改良 AIのハードウェア設計 None 50. AIの研究分野において「ニューラルネットワーク」の可能性を広げた1980年代の重要なブレークスルーはどれか。 単層パーセプトロンの導入 逆伝播（バックプロパゲーション）アルゴリズムの開発 ディープニューラルネットワークの直接的な実用化 サポートベクターマシン（SVM）の理論発展 None 51. AIの発展に貢献した最も基本的な理論として正しいものはどれか。 ニュートン力学 微分積分学 確率統計学 核融合理論 None 52. 「国際協調」の観点から、AI利活用において各国間で取り組むべき最も重要な事項はどれですか？ AIの開発と利用に関する国際的な標準を制定し、共有する。 国ごとに独自の基準を設け、他国の基準を無視する。 AI技術の利用は国際協調よりも自国の利益を優先するべきである。 他国のAI基準に従わず、自国の技術開発を最優先する。 None 53. 機械学習モデルの性能を評価する際に用いられる「クロスバリデーション」の主な目的として最も適切なものはどれか。 学習速度を向上させるため モデルのサイズを小さくするため ハイパーパラメータを調整するため 汎化性能を測定するため None 54. Few-Shotプロンプティングでは、例の数を増やすことが応答精度に与える影響について最も適切な説明を選びなさい。 例を増やすと必ず応答精度が向上する。 例が多いほどAIは学習データに依存しなくなる。 例を増やすことでAIが正しい応答形式を理解できなくなる。 例を増やしすぎるとプロンプトが長くなり、モデルの入力制限に達する可能性がある。 None 55. 「重みの正則化」がAIモデルに与える影響として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる 過学習を防ぐ トレーニングデータ量を減少させる 損失関数を無効化する None 56. 「ドロップアウト」を適用するタイミングとして適切なものはどれか。 モデルの推論時 モデルのトレーニング時 モデルの初期化時 トレーニング後の評価時 None 57. 生成AIがデータを処理する際に、データ主体の権利を守るための原則的な取り組みとして適切なものはどれか。 データ処理の全責任を利用者に転嫁する 個人情報の削除請求を受け付ける仕組みを設ける 収集したデータを無期限で保存する トレーニングに使用するデータの内容を開示しない None 58. AIの第一次ブームを牽引した理論的基盤として正しいものはどれか。 ニューラルネットワーク 論理推論と探索アルゴリズム ルールベースシステム ビッグデータ分析 None 59. GPTシリーズが進化する中で、GPT-3.5がGPT-3と異なる主な改良点として正しいものはどれか。 モデルサイズを半分に削減した 応答生成時の速度を改善した 強化学習による調整を導入した 訓練データの範囲を狭めた None 60. ディープラーニングにおける「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」が画像認識に特化している理由として正しいものはどれか。 画像データの空間的特徴を効率的に抽出できるから 全ての入力データを一括処理できるから データの分類を行わずに処理するから 大規模データセットが不要だから None Time's up
