生成AIパスポート～模擬試験③～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. ノーフリーランチ定理の視点から、「モデル選択基準」を評価する際に重要な要素として適切なものはどれか。 問題の分布が一様であることを前提とする テストデータに対する予測性能を重視する モデルの計算効率のみを評価する トレーニングデータにおける精度を優先する None 2. AIの利用における「説明責任」の概念に関して最も正しい説明はどれか。 AIの出力結果をすべて記録する義務 AIの判断プロセスを人間が理解できる形で説明する義務 AIの判断が正確であることを保証する義務 AIの利用を完全に透明化する義務 None 3. 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 4. 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 5. ノーフリーランチ定理が「データ駆動型」のアプローチに与える影響として適切なものはどれか。 データ量が増えればアルゴリズム選択の重要性は減少する 問題固有のデータを活用することでアルゴリズムの性能を引き出せる データの前処理はアルゴリズムの性能に影響しない 汎用的なアルゴリズムを採用することで、どのデータでも同じ結果が得られる None 6. ALBERTがBERTと比較して効率性を向上させた主な理由として正しいものはどれか。 マルチヘッドアテンションを削除したから パラメータ数を増加させて表現力を強化したから 全ての層で重みを共有する仕組みを導入したから 自然言語処理タスクに特化したアーキテクチャを採用したから None 7. AIの利活用に関するルールの策定で、国際的に重要視される原則の1つはどれか。 AIの利用を完全に規制すること AIが倫理的に利用されること AIを特定の業界でのみ使用可能にすること AIの利用に制約を課さないこと None 8. AIが生成した商品説明が他社の営業秘密を利用していると指摘された場合、不正競争防止法の違反を回避するための対応として適切なものはどれか。 商品説明を即座に削除し、再度内容を精査する 営業秘密を使用している証拠を相手に求める 商品説明をそのまま公開し続ける トレーニングデータを公開し、正当性を主張する None 9. AIの利活用に関する国際的なルールとして最も広く採用されているものはどれか。 GDPR（一般データ保護規則） TRIPS協定（知的財産権の貿易関連の側面に関する協定） パリ協定 ワシントン条約 None 10. ChatGPTとは何を指すか。 決定木アルゴリズムを用いた機械学習モデル 大規模言語モデルを基盤とした対話型AI 音声認識に特化したAIモデル 自動翻訳システム None 11. ChatGPTの「トレーニングデータ」の範囲として正しいものはどれか。 幅広い公開データを使用 特定の業界のデータのみを使用 ユーザーのプライベートデータを使用 個別に提供されたデータのみを使用 None 12. 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 13. 不正競争防止法が保護する対象として最も適切なものはどれか。 商業機密や営業秘密 公共のデータベース AIが生成したすべての作品 商業的価値のない情報 None 14. AI社会原則の「インクルーシブ性（包摂性）」が重視する点として正しいものはどれか。 AI利用を特定の技術者に限定する AIが社会全体に平等な利益をもたらすこと AIの利用を特定の国や地域に制限する AI技術を一般市民に完全に公開する None 15. AI社会原則の「責任共有」の理念に基づく適切な行動はどれか。 AIの利用結果に関して責任を特定の個人に押し付けること AIの失敗については責任を問わないこと AIの責任をすべてシステムに帰属させること AIの開発者、利用者、規制者がそれぞれの役割に基づいて責任を果たすこと None 16. 人工ニューロン（ノード）の基本的な構成要素として正しいものはどれか。 重み、バイアス、活性化関数 データベース、メモリ、制御ユニット センサ、モーター、制御ユニット 入力、ラベル、予測モデル None 17. AIの利活用における「公平性」の概念が最も適切に関係するものはどれか。 AIが完全な自由意志で動作すること AIが人間の意図を正確に反映すること AIが特定のグループを不利益に扱わないこと AIがすべてのタスクを同じ速度で実行すること None 18. AI社会原則の「プライバシー保護」の具体的な実施例として正しいものはどれか。 個人データの収集を制限せずに行う 個人データの公開を義務付ける AIモデルにすべての個人データを取り込む 個人データを匿名化し、必要最小限の範囲で利用する None 19. AIの利活用に関するルールの制定目的として最も適切なものはどれか。 AI開発を完全に規制するため AI利用における倫理的、法的、社会的なリスクを管理するため すべてのAI利用を自由化するため AIの利用を特定の国に限定するため None 20. 不正競争防止法の観点から、AIが生成した模倣デザインが問題となる可能性が高いのはどのような場合か。 模倣デザインが特定の企業の商品を連想させる場合 模倣デザインが完全に異なる用途で使用される場合 模倣デザインが商業利用されない場合 模倣デザインが競合商品と無関係の場合 None 21. RoBERTa（Robustly Optimized BERT）の主な改良点として正しいものはどれか。 デコーダベースのアーキテクチャを採用する ポジショナルエンコーディングを削除する 事前訓練データ量とバッチサイズを増加させる 軽量化のためにモデルサイズを削減する None 22. ChatGPTが会話の文脈を理解する際に使用する主な技術はどれか。 自己回帰型学習 自己注意機構（Self-Attention） クラスタリングアルゴリズム 強化学習 None 23. ニューラルネットワークの「多層構造」が有効である理由として正しいものはどれか。 学習速度を一定に保つ 非線形なデータの複雑なパターンを学習できる モデルの出力を単純化する 訓練データ量を減らせる None 24. ニューラルネットワークの「畳み込み層（CNN）」が特に有効である分野として最も適切なものはどれか。 時系列データ解析 テキスト生成 画像認識 強化学習 None 25. GPT-3が「ゼロショット学習」で高い性能を発揮する理由として最も適切なものはどれか。 特定タスク専用のデータセットで訓練されているから 非常に大規模な事前訓練により多様な知識を持っているから モデルサイズを小さくすることで一般化能力を向上させているから 双方向の文脈を同時に学習するアーキテクチャを採用しているから None 26. 不正競争防止法で定められる「営業秘密」に該当する条件として正しいものはどれか。 広く一般に公開されている情報 秘密として管理されている情報 個人の日記の内容 他社の商品と類似する情報 None 27. 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 28. 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 29. ChatGPTの基盤であるGPTシリーズが進化する中で、GPT-4が導入した新しい特徴として最も適切なものはどれか。 訓練データを完全に削減する トランスフォーマーアーキテクチャを廃止した モデルサイズを大幅に削減した マルチモーダル処理能力を追加した None 30. AI生成物が他社の商標を模倣したと主張された場合、広告主が商標権侵害に該当しないことを示すために最も重要な要件はどれか。 商標が消費者に混同を招く可能性がないことを証明する 模倣商標が特定の国でのみ使用されていることを示す トレーニングデータに商標が含まれていないことを証明する 模倣商標が意図的に作成されたものでないことを証明する None 31. AIが生成した作品が不正競争防止法に違反すると見なされる条件として正しいものはどれか。 他社の営業秘密を使用して生成された場合 トレーニングデータが公開されていない場合 生成物が他人の商標を模倣していない場合 生成物が商業利用されていない場合 None 32. 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 33. AIシステムが高い信頼性を維持するために「説明責任」を果たす際、開発者が特に注意すべき点として最も適切なものはどれか。 モデルの判断プロセスを専門家だけが理解できるように説明する モデルの判断プロセスを詳細に記録するが、外部には公開しない 利用者がモデルの判断理由を理解できるレベルで説明する モデルの結果が正しいと利用者に信じさせる None 34. 企業AがAIを活用して生成した商品説明が、競合他社Bの営業秘密を盗用しているとBから訴えられた場合、企業Aが法的責任を免れるために最も重要な要件はどれか。 商品説明の生成プロセスを公開する AIのトレーニングデータが営業秘密を含んでいないことを証明する 訴訟前に生成物を削除する意向を示す 営業秘密が競合他社によって適切に管理されていなかったことを示す None 35. AI社会原則の「安全性」と関連が深い取り組みとして最も適切なものはどれか。 AIの誤動作が起きても運用を続ける AIの利用に関する規制を完全に撤廃する AIの判断が常に正確であると主張する AIが誤作動を起こした場合の影響を最小限に抑える設計を行う None 36. AI利活用に関する国際的な課題として最も適切なものはどれか。 AIの利用がすべての国で禁止されている AI技術が完全に統一された基準で運用されている 各国で異なるルールが適用されることで、国際的な調和が難しい AIが主に軍事利用に限定されている None 37. ノーフリーランチ定理が示す「万能なアルゴリズムは存在しない」理由として正しいものはどれか。 アルゴリズムはすべて同じ設計思想に基づいているため データサイズがアルゴリズムの性能を限定するため アルゴリズムはどれも決定的なものであるため 問題空間の多様性がアルゴリズムの性能を制約するため None 38. 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 39. AIの利活用に関するルールで求められる「データの正確性」が重要な理由はどれか。 AIの計算速度を向上させるため AIのトレーニングデータ量を削減するため AIの判断が信頼性のあるものであることを保証するため AIの利用を特定の業界に限定するため None 40. ChatGPTが特定の業務（例：法律文書の作成）に応用される際に必要となるプロセスとして適切なものはどれか。 モデルのアーキテクチャを変更する 全てのトレーニングデータを削除して再構築する 対応する業務データで微調整（Fine-Tuning）を行う ラベル付きデータを使用して分類タスクを設定する None 41. 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 42. ノーフリーランチ定理が機械学習アルゴリズムに与える示唆として最も適切なものはどれか。 データが十分に多ければ、すべてのアルゴリズムは同じ性能を発揮する 最適なアルゴリズムは存在しないため、すべてのアルゴリズムをランダムに選ぶべきである 問題やデータに応じてアルゴリズムを適切に選択する必要がある データの前処理を行う必要がなくなる None 43. ALBERT（A Lite BERT）の主な改良点として正しいものはどれか。 モデルサイズを大幅に削減する データ拡張技術を利用する 翻訳専用タスクに最適化されている 大規模な事前訓練データが不要である None 44. 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 45. ChatGPTの動作の基盤となっているモデルはどれか。 GAN（生成的敵対ネットワーク） BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） GPT（Generative Pre-trained Transformer） CNN（畳み込みニューラルネットワーク） None 46. AI開発において不正競争防止法違反を防ぐために最も重要な対応はどれか。 他社の営業秘密を積極的に利用する AIの生成物をすべて公開する トレーニングデータを秘密として適切に管理する 他社製品の模倣を推奨する None 47. GPT（Generative Pre-trained Transformer）の主要な特徴として正しいものはどれか。 エンコーダのみを利用する デコーダのみを利用する 双方向の文脈を考慮する 文法解析に特化している None 48. 不正競争防止法に基づき、営業秘密として保護されるために必要な条件として該当しないものはどれか。 公開されていないこと 事業活動にとって有用であること 秘密として管理されていること すでに特許庁に登録されていること None 49. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）が他のモデルよりも幅広いタスクに適応できる理由として正しいものはどれか。 入力と出力をテキスト形式に統一しているから 全ての自然言語処理タスクをテキスト分類として扱うから エンコーダのみを使用しているから データセットのサイズを自動調整するから None 50. ChatGPTがトレーニングに使用するデータの選択において、倫理的に重要な考慮事項として最も適切なものはどれか。 データが全て公的機関から提供されていること データが偏りなく収集され、多様性を反映していること データが最新の技術を使用して収集されていること データが特定のタスクに限定されていること None 51. ChatGPTがRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）を利用する際に直面する主な課題として適切なものはどれか。 フィードバックデータの収集が自動化できない フィードバックがモデルの偏りを強化する可能性がある モデルの計算コストが大幅に増加する モデルのトレーニングが完全に停止する None 52. AI社会原則の「公平性」の目的として最も適切なものはどれか。 AIがすべての判断を平等に行うこと 特定のグループに不利益を与えないこと AIがすべてのデータを均等に扱うこと AIが特定の人種や性別を優先すること None 53. AI社会原則における「持続可能性」の意味として最も適切なものはどれか。 AIが環境や社会に与える影響を最小限に抑えること AIをすべての分野で無制限に活用すること AIシステムを経済的利益の最大化に利用すること AIの技術革新を一切停止しないこと None 54. AI利活用におけるプライバシー保護の観点で重要な概念はどれか。 データの匿名化と擬似匿名化 データの公開義務 データの商業的利用の制限 データの完全削除 None 55. ノーフリーランチ定理を踏まえた機械学習モデルの評価において重要な点はどれか。 常に精度が高いモデルを選ぶ 一般化されたモデルを採用する どのデータにも適用可能な評価方法を使用する 問題ごとに適切な評価基準を設定する None 56. AIが生成した文章が他社の営業秘密を含むことが判明した場合、企業が直ちに取るべき最適な行動はどれか。 該当する文章を削除し、影響範囲を調査する トレーニングデータの管理者を訴える 該当する文章を部分的に修正して再公開する 他社に責任を転嫁する方法を検討する None 57. ノーフリーランチ定理の理論的な背景に基づいて、アルゴリズム選択の戦略として最も適切なものはどれか。 すべてのアルゴリズムをランダムに試す 問題のデータ特性に基づいてアルゴリズムを選択する 一つの高性能アルゴリズムを使用する データを変更せずにアルゴリズムを調整する None 58. バックプロパゲーション（誤差逆伝播）の主な目的はどれか。 モデルの誤差を最小化するために重みを更新する 入力データを標準化する 出力値を正規化する ニューラルネットワークの構造を変更する None 59. ノーフリーランチ定理が示唆する「アルゴリズム選択バイアス」の正しい説明はどれか。 特定の問題に対して適切なアルゴリズムが存在しないこと すべてのアルゴリズムがランダムに選ばれるべきであること データ特性に基づいてアルゴリズムを選択することの重要性 問題空間が一様分布していると仮定すること None 60. ニューラルネットワークにおける「フィードフォワード」とは何を指すか。 重みを調整するプロセス 出力を入力層に戻すプロセス データが一方向に進む計算のプロセス モデルの誤差を最小化するプロセス None Time's up
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