生成AIパスポート～模擬試験①～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. 生成AIの運用において、事業者が個人情報の漏洩を防ぐために優先して行うべき措置はどれか。 全ての生成物を公開する 個人情報保護法に基づく教育を省略する AIモデルのトレーニングに一切の制限を設けない トレーニングデータの厳密な管理とアクセス制限を実施する None 2. AIがタスクを遂行するための「知識表現」に関連し、次の選択肢のうち、AIシステムが直感的な判断を可能にするために最も適切なものはどれか。 数値的データベース セマンティックネットワーク 高速なプロセッサ システムキャッシュメモリ None 3. 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 4. 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 5. ロボットがAIを搭載することの利点として最も適切でないものはどれか。 判断能力が向上する 周囲の環境に適応できる 人間の感情を完全に理解する 自律的に作業を行える None 6. 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 7. AI(人工知能)の歴史的な始まりとして最も関連の深い出来事はどれか。 インターネットの発明 機械学習アルゴリズムの実用化 チューリングマシンの提案 ディープラーニングの登場 None 8. 生成AIを活用したサービスにおいて、利用者が個人情報を意図せず入力するリスクを軽減する方法として最も適切なものはどれか。 利用者の入力内容を監視しない 利用者が提供した情報は全て保存する 利用者に入力可能なデータ形式を制限する 利用者に注意を促す警告表示を省略する None 9. AIが実用化される現在の主な要因として正しくないものはどれか。 大量のデータの蓄積 計算リソースの向上 シンボリックAIの進化 アルゴリズムの改良 None 10. 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 11. AIとロボットの技術を融合させた応用例として最も適切なものはどれか。 自律型ドローン 家庭用掃除機 工場の機械アーム 電動スクーター None 12. AI効果が長期的なAI研究に与える負の影響を軽減するための最適な対策として正しいものはどれか。 AI研究の成果を商業利用に制限する AI技術の開発を国際的に規制する 普及した技術の特許を強化する 成果を一般の視点で再評価し、広報活動を強化する None 13. 意匠権の登録が認められる対象として適切なものはどれか。 製品の外観や装飾的なデザイン 製品の機能的な性能 ブランド名やロゴ 製品の使用方法 None 14. AIとロボットがそれぞれ特化している分野について正しい組み合わせはどれか。 AIは生産工程、ロボットは情報処理 AIは物理的動作、ロボットは知識学習 AIとロボットは同一の分野に特化している AIは創造性、ロボットは物理的動作 None 15. 生成AIがトレーニングデータとして使用するデータに個人情報が含まれる場合、最も重要な対応はどれか。 データを匿名加工情報にする トレーニングデータを暗号化する 個人情報を削除せず、そのまま使用する 公的データベースのみを利用する None 16. AIが「探索木」を用いて問題を解決する場合に最も効果的なアルゴリズムはどれか。 ブラインド探索 貪欲法 ランダムウォーク 最良優先探索 None 17. 現代AIの特徴を示す技術の1つであるディープラーニングが発展するきっかけとなった主な要因はどれか。 ハードウェアの進化 AI研究者の増加 インターネットの普及 プログラミング言語の改良 None 18. AIの技術分類の1つである「弱いAI」として正しい記述はどれか。 あらゆる知的タスクを人間と同等にこなすAI 特定のタスクに特化して機能するAI 自律的に新しい知識を生み出すAI 人間の感情を理解し表現するAI None 19. AI研究において「確率的アプローチ」が注目された理由として最も正しいものはどれか。 不確実性を含む問題への対応力が高まったため 全ての問題を数学的に解くことが可能だったため 確実に正しい結果を提供できるようになったため 確率的アプローチはルールベースよりも簡単だったため None 20. 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 21. 生成AIが個人情報を取り扱う際、事業者が遵守すべき個人情報保護法の原則として正しいものはどれか。 トレーニングデータの利用目的を明確にする トレーニングデータに個人情報を含めない 生成物に個人情報が含まれる場合、本人に通知する 以上のすべて None 22. AIとロボットの設計において「リアルタイム性」が特に重要となる場面はどれか。 大量の画像データをクラウドで分析する場合 医療用ロボットが手術中に動作する場合 ソーシャルメディアの投稿内容を感情分析する場合 農業用ロボットがデータ収集を行う場合 None 23. AI効果による「技術評価の陳腐化」を防ぐため、AI技術の普及プロセスにおいて特に重要な戦略として適切なものはどれか。 技術の進化を公開しないようにする 技術の社会的インパクトを定期的に示す AI技術の応用を単一分野に限定する 技術開発を意図的に遅らせる None 24. シンギュラリティ到達に向けた人間社会の準備として必要な対応策として正しいものはどれか。 AI開発の全面禁止 AI技術を軍事利用に特化させる すべての産業でAI導入を強制する AIと人間の共生を目指した倫理的・法律的な枠組みの構築 None 25. AI効果（AIパラドックス）とは何を指すか。 AIが特定の問題を解決する速度が指数関数的に増加する現象 AIがあるタスクを成功すると、その能力が「AIではない」と見なされる現象 AIの計算能力が一定の限界に達する現象 AIが常に最適解を導き出す現象 None 26. 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 27. AI効果が教育分野に及ぼす影響として正しいものはどれか。 AI技術が教育ツールとして陳腐化し、新しい教材が必要になる AIの過小評価により教育での活用が減少する AI技術が教育現場で過大評価され、無批判に受け入れられる AI効果が教育内容の更新を完全に停止させる None 28. 「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 29. AIシステムの構成要素として必須でないものはどれか。 入力データ 学習アルゴリズム 高性能なグラフィックカード 出力結果 None 30. 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 31. AI効果が「過小評価」につながる仕組みとして正しいものはどれか。 AI技術が普及すると、それが普通の技術として扱われる AI技術の失敗が目立ち、信用を失う AI技術が社会的に利用されなくなる AI技術が単一の分野でしか機能しない None 32. AIとロボットがそれぞれ活用される場面の例として適切でないものはどれか。 AIが利用される場面：画像認識アルゴリズムによる診断補助 ロボットが利用される場面：工場での製品の組み立て AIが利用される場面：自律型掃除ロボットのナビゲーションアルゴリズム ロボットが利用される場面：クラウド上でのデータ解析 None 33. ある企業が特許技術を使用して製品を販売している場合、特許権者が製品に対して主張できる権利として最も適切なものはどれか。 製品の市場価格を直接操作する権利 製品のデザインを変更する権利 特許技術を使用した製品の販売を許可する権利 製品の広告内容を制限する権利 None 34. 次のうち、AIとロボットが連携する際に最も重要とされる要素はどれか。 ロボットの動力源の効率性 AIのモデルサイズの小型化 センサーからの情報処理と行動計画の統合 ロボットの物理的デザインの美しさ None 35. 生成AIが不特定多数の利用者に提供される場合、事業者がユーザーに対して果たすべき責任として正しいものはどれか。 生成AIのすべての機能をユーザーが自由に利用できるようにする ユーザーが生成物を利用する際の倫理的・法的リスクを明確に説明する 生成物の利用方法については事業者が一切責任を負わない 生成AIが生成したすべての内容を公開する None 36. シンギュラリティ到達後、AIの進化が経済に与える影響として最も懸念されるものはどれか。 経済成長が完全に停止する 技術格差の拡大により経済的不平等が深刻化する AIによる生産性の向上で失業率がゼロになる AIの進化が投資の必要性を完全に排除する None 37. AIの発展を支える要素として、「ムーアの法則」が果たした役割として正しいものはどれか。 AIのアルゴリズムの改良を直接的に支えた データ量の増加を予測し、AI開発の指針を提供した シンボリックAIの実用化を促進した 計算機の性能向上に伴い、AIモデルの複雑化を可能にした None 38. AIの歴史において、シンボリックAIの限界が露呈した理由として正しいものはどれか。 人間の知識をプログラムで網羅するのが困難だった コンピュータの処理速度が速すぎた データが過剰に収集された 確率モデルの重要性が認識されなかった None 39. 著作権が自動的に発生する条件として正しいものはどれか。 創作された作品が公表されること 作品が固定された形で表現されること 作品が特許庁に登録されること 作品が商標として認められること None 40. ロボットがAIを必要としない場合の例として最も適切なのはどれか。 工場の決められた動作パターンに従うロボットアーム 交通状況を考慮した最適ルートを選択する自動運転車 人の顔を認識して挨拶をする受付ロボット 倉庫内で商品を最適にピッキングするロボット None 41. 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 42. シンギュラリティに対する批判的な意見として正しいものはどれか。 人間の知能はAIで完全に模倣できないとする考え 計算能力の進化が停止すると考える説 ムーアの法則が無効であるとする主張 データ量の増加が社会的混乱を引き起こすという警告 None 43. AI研究において「知識ベース」と「機械学習モデル」の主要な違いとして正しいものはどれか。 知識ベースはデータ駆動であり、機械学習モデルはルール駆動である 知識ベースは明示的な知識を利用し、機械学習モデルはデータから知識を学習する 知識ベースは統計に基づき、機械学習モデルは論理に基づく 知識ベースは自律的に知識を拡張し、機械学習モデルは人間が介入する必要がある None 44. シンギュラリティが技術的に達成可能となる背景にある重要な法則として正しいものはどれか。 ガウスの法則 ムーアの法則 フックの法則 ファラデーの法則 None 45. ロボットがAIを使用して学習する場合に用いる典型的な手法はどれか。 教師あり学習 無監督学習 強化学習 深さ優先探索 None 46. AIとロボットの関係について最も適切な記述はどれか。 AIはロボットの制御を目的とする技術である ロボットはAIを利用せずに動作することができる AIは物理的な動きを持たないが、ロボットは持つ ロボットとAIは常に一体化している None 47. 生成AIが生成した誤った個人情報が誤用されるリスクを防ぐために、事業者が行うべき最善の対応はどれか。 誤った情報が含まれる生成物もアーカイブとして保存する 全ての生成物をユーザーの責任で使用させる 生成物の内容を検証し、不適切な情報を削除するプロセスを導入する トレーニングデータを削除して生成AIの運用を停止する None 48. 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 49. AIとロボットの将来の進化について正しい記述はどれか。 AIとロボットの技術融合が、社会的課題解決の鍵となる AIはロボットの物理的性能を向上させる技術として発展する ロボットはAIなしで完全な自律性を持つようになる ロボットはAIの進化と無関係に発展する None 50. 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 51. 生成AIが生成したテキストが意図せずに個人情報を含む場合のリスクを軽減する方法として適切なものはどれか。 AIモデルのパラメータを増加させる 個人情報を含む出力をすべて保存する 生成AIに出力前の検証機能を追加する ユーザーに生成結果を自己判断で利用させる None 52. 生成AIが生成したコンテンツが特定の個人を誹謗中傷する内容を含む場合、最も適切な対応はどれか。 生成AIの使用を即時停止する コンテンツを削除し、再発防止策を講じる 被害者に謝罪しない 生成AIの学習データを公開する None 53. AI研究の現在の主流技術でないものはどれか。 機械学習 シンボリックAI ディープラーニング 強化学習 None 54. 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 55. AIにおいて「知的」とされる行動の例として不適切なのはどれか。 図形の分類を自動化する 言語を用いて文章を生成する 複雑な問題の推論を行う インターネットにアクセスして検索を行う None 56. AI効果の例として正しいものはどれか。 チェスAIが世界チャンピオンを破った際に「特別なプログラム」と見なされた 自動運転車が一度も事故を起こさなかった場合に「AIとして不十分」と評価された 画像認識技術が一般的に普及した後、それが「単なるアルゴリズム」と見なされた 人間がAIの予測に従わない場合に「AIが役に立たない」と評価された None 57. シンギュラリティ到達後に人間社会が直面する「AIの倫理的制約」に関する問題として最も適切なものはどれか。 AIが人間の意図を正確に理解できないこと AIがすべての倫理的判断を一律に実行すること AIが倫理的判断を必要としない状況で誤作動を起こすこと AIが倫理的基準をすべて廃止すること None 58. 生成AIが生成したデータの信頼性を担保するため、事業者が講じるべき取り組みとして最適なものはどれか。 トレーニングデータの品質管理を徹底する 生成結果の監視を行わない 生成結果の誤りを利用者に修正させる 出力内容を常に公開する None 59. AI効果がビジネス分野で課題となる理由として正しいものはどれか。 AI技術の進化が市場競争を減少させる AI技術の価値が短期間で陳腐化する可能性がある AI技術が顧客に誤解を与える AI技術の普及がビジネスコストを増加させる None 60. シンギュラリティ到達の影響を受ける可能性が最も高い分野として適切なものはどれか。 医療、教育、経済 スポーツ、芸術、娯楽 宗教、哲学、倫理学 農業、林業、漁業 None Time's up
