生成AIパスポート～模擬試験～ 2024年11月25日 ailearn 1. 以下のうち、テキスト生成AIが適している作業として正しいものを選びなさい。 株式市場のリアルタイム分析 商品のキャッチコピー作成 完全な医学的診断の実施 複雑な法律論文の執筆 None 2. AIによる画像認識で「データ拡張（Data Augmentation）」を行う主な理由はどれか。 画像の解像度を向上させるため 学習モデルを簡素化するため ラベル付け作業を自動化するため トレーニングデータを増やし、過学習を防ぐため None 3. 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 4. ブラウザで「キャッシュを削除する」ことが推奨される理由として適切なものはどれか。 サイトの動作を高速化するため 個人情報や閲覧履歴を守るため デバイスの全体的なパフォーマンスを向上させるため ウイルス感染を完全に防ぐため None 5. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、「フィルタサイズ」を調整する主な目的はどれか。 モデルの出力範囲を拡大する 特徴マップの詳細度を調整する モデルの計算速度を向上させる トレーニングデータのサイズを減少させる None 6. ニューラルネットワークにおける「スキップ接続」が有効である主な理由として正しいものはどれか。 モデルの計算量を減らす 重みの更新を不要にする 勾配消失問題を軽減し、非常に深いネットワークの学習を可能にする モデルの過学習を完全に防ぐ None 7. 企業が保有する個人情報を匿名加工情報として利用する場合、個人情報保護法に基づき最も適切な措置はどれか。 匿名加工情報として利用するため、本人の同意は不要 匿名加工情報を第三者に提供する際には、再識別が可能であることを明示する 匿名加工情報を作成する際には、元のデータを完全に削除する必要がある 匿名加工情報はどのような目的でも利用できる None 8. プロンプト設計において最も重要な点として正しいものを選びなさい。 プロンプトは曖昧であるべき プロンプトには無関係な情報を含めるべき プロンプトは簡潔かつ明確であるべき プロンプトの長さは重要ではない None 9. ノーフリーランチ定理が強調する「データドリブンなアプローチ」の利点として最も適切なものはどれか。 問題を一律に解決できるアルゴリズムを作成する 問題特性に依存せずに最適なアルゴリズムを選ぶ 問題の特性に合わせて適切なアルゴリズムを選択する 問題の定義を不要にする None 10. 画像生成AIとして知られるDALL-Eの主な特徴として正しいものはどれか。 音声認識を行う テキストを基に画像を生成する データの分類タスクに特化している 動画生成を行う None 11. 重みが「勾配爆発」を引き起こす主な原因として正しいものはどれか。 学習率が非常に低い場合 活性化関数が線形である場合 初期化された重みが大きすぎる場合 損失関数が単純すぎる場合 None 12. 企業が新たに個人情報を取得し、それをマーケティング目的で利用する場合、個人情報保護法に基づき最も適切な対応はどれか。 利用目的を公表する必要はない 個人情報を利用する際、本人の同意を得るか利用目的を通知・公表する必要がある 取得した情報は第三者に自由に提供できる 利用目的の変更は事後報告でよい None 13. 以下の文章に対して、LLMが最適な応答を生成するための工夫として正しいものを選びなさい。 「私は昨日ケーキを作りました。それから友達とそれを食べました。」 文脈を分割して個別に処理する。 文章全体の文脈を保持し、話題の流れに基づいて応答を生成する。 最初の文だけを処理して応答を生成する。 次の単語をランダムに選んで応答を生成する。 None 14. 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 15. 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 16. 「フィッシング詐欺」とはどのような手口か。 インターネット上で商品の販売を装って詐欺を行う ウイルスを直接パソコンに感染させる ソーシャルメディアで他人のアカウントをハッキングする 偽のウェブサイトやメールで個人情報を詐取する None 17. AI画像認識の分野で、転移学習（Transfer Learning）が有効である理由はどれか。 新しいデータセットでゼロからモデルを訓練する必要がない モデルの精度を固定化できる すべてのデータをクラスタリングする能力を持つ データの正規化を自動化する None 18. ChatGPTが多言語対応を強化するために行った主な改良として正しいものはどれか。 各言語ごとに別々のモデルを作成した トレーニングデータに多言語のテキストを追加した モデルのサイズを縮小した 英語以外の言語での応答を制限した None 19. 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 20. 著作権の保護が適用されない場合として最も適切なものはどれか。 著作権が切れた作品（パブリックドメイン） 著作者が明確でない作品 国際的に作成された作品 デジタル形式で作成された作品 None 21. 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 22. 以下のうち、プロンプトを使用する典型的な活用分野として最も適切なものを選びなさい。 AIの物理設計 AIのトレーニングデータ収集 インフラ管理 文章生成や翻訳 None 23. Few-Shotプロンプティングが適しているタスクとして正しいものを選びなさい。 箇条書き形式で出力を生成するタスク 簡単な質問応答 定義や説明を求める単純なタスク AIに新しいトピックを学習させるトレーニングタスク None 24. LMの出力品質を向上させるために最も効果的な手法はどれですか？ 学習データを増やし、多様性を確保する。 プロンプトを簡潔にするが、詳細な指示は与えない。 トレーニングデータセットを変更せずにモデルのサイズを減らす。 モデルのトレーニングを停止し、既存の状態を維持する。 None 25. AIの「第一次ブーム」（1950年代～1960年代）の主な特徴として正しいものはどれか。 ディープラーニングの実用化 知識表現や論理推論に基づくAIの開発 GPUを利用した大規模データの処理 ニューラルネットワークを活用した音声認識技術 None 26. 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 27. 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 28. ChatGPTが得意とするタスクとして正しいものはどれか。 画像生成 テキスト分類 会話の生成と自然言語処理 音声データの分析 None 29. 生成モデルの系譜において「フロー型モデル（Normalizing Flows）」が採用する主要な手法として正しいものはどれか。 データの逐次生成 ディスクリミネータを使用した分類 可逆変換によるデータ分布の明示的モデリング 高次元データのクラスタリング None 30. 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 31. AIとロボットが連携する際に、センサーからの情報をAIが処理してロボットに動作指示を与える流れを何と呼ぶか。 制御ループ 知識伝達 経路探索 データ統合 None 32. 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 33. 生成モデルの代表的な技術であるGAN（生成的敵対ネットワーク）の特徴として正しいものはどれか。 データをクラスタリングする能力に優れる 大量のラベル付きデータを必要とする ジェネレータとディスクリミネータが競合する構造を持つ 主成分分析に基づく技術である None 34. 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 35. 以下のうち、プロンプトとして適切な例を選びなさい。 「次の文章を日本語に翻訳してください：'What is AI?'」 AIの学習データセットに関する説明 AIモデルのアルゴリズム構造 AIを起動するためのコマンド None 36. テキスト生成AIのビジネス活用例として最も適切なものを選びなさい。 動画編集の自動化 文章の自動生成や要約 ハードウェアの設計 リアルタイムの在庫管理 None 37. 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 38. 「人間中心の原則」の内容として正しいものを選びなさい。 AIは人間の価値を保護し、人々の生活を向上させるべきである。 AIは常に人間の指示に従うべきである。 AIの利用において、開発者の意図が最優先される。 AIは人間に代わって意思決定を行うべきである。 None 39. ChatGPTが進化する中で、大規模言語モデルに初めてRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）が導入された目的として正しいものはどれか。 モデルのサイズを削減する 応答を人間にとってより自然で役立つものにする トレーニングデータの収集を簡略化する モデルの生成速度を向上させる None 40. 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 41. 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 42. 「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 43. ディープフェイク生成のコストが高い要因として正しいものはどれか。 トレーニングデータが限定的であるため 高解像度の生成には大規模な計算リソースが必要なため トランスフォーマーが主に使用されるため モデルが教師なし学習に依存するため None 44. 個人情報保護法が改正される理由として正しいものはどれか。 国際的なデータ保護基準への適合 法律の廃止を目指すため 個人情報の保護を減少させるため 企業のコスト削減を促進するため None 45. 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 46. 以下の文章を要約するプロンプトを設計する際、応答を最適化するための工夫として最も適切なものを選びなさい。 AI技術は、現在、さまざまな分野で応用されています。その中には医療、教育、エネルギー分野が含まれます。 「要約してください。」 「以下の文章を2つの分野に分けて簡潔に要約してください。」 「上記を簡潔にしてください。」 「箇条書きで要約してください。」 None 47. テキスト生成AIの創造性に限界がある理由として最も適切なものを選びなさい。 AIは既存のデータやパターンに基づいて応答を生成するため、新しい概念の創造には限界がある。 AIは人間のような創造性を持つが、指示が不十分だと応答が限定される。 AIは創造的な文章を生成するためにプロンプトを必要としない。 AIは独自に新しいアイデアを提案する能力があるが、その表現が制限される。 None 48. 「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 49. 生成AIの分野で、GANを使用せずにトランスフォーマーベースで画像生成を行う技術として正しいものはどれか。 DALL-E StyleGAN GPT Whisper None 50. テキスト生成AIが長文を生成する際に直面する課題として最も適切なものを選びなさい。 文章全体の一貫性を保つことが難しい。 短い文章よりも精度が高くなる。 文章が論理的すぎて読みにくくなる。 一貫性がなくなるが、プロンプトを削除すれば解決する。 None 51. 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 52. 企業AがAIを活用して生成した商品デザインが、既存の著作物と酷似しているとの指摘を受けた場合、企業Aが最初に行うべき対応として最も適切なものはどれか。 既存の著作物を無視して生成物を継続的に使用する 相手に対して反訴を行う準備を始める AI開発者にすべての責任を転嫁する 生成物のトレーニングデータや生成プロセスを精査する None 53. AIシステムの学習データに偏りがある場合、どのような具体的対策が「公平性の確保」に沿って最も適切でしょうか？ 偏りのあるデータをそのまま利用し、アルゴリズムを高度化する。 データの偏りがあっても透明性を優先し、変更しない。 偏りがある場合は、AIを利用しない判断を行うべきである。 データの偏りを検出し、補正または追加データの収集を行う。 None 54. 個人情報保護法における「個人データ」と「保有個人データ」の違いとして正しいものはどれか。 保有個人データは特定の期間を超えて保存されるデータである 個人データは匿名加工情報である 保有個人データは開示請求の対象外である 個人データは法令による保護を受けない None 55. 生成AIが個人情報を不正に含む生成物を作成した場合、その発見後に事業者が取るべき最適な行動として正しいものはどれか。 生成物を削除し、トレーニングデータの見直しを行う ユーザーに責任を負わせる契約を新たに締結する 生成物を削除せず、次回のアップデートで修正する AIの生成過程を非公開にする None 56. インターネット上で信頼できる情報を見分けるための重要なポイントはどれか。 情報が多くのサイトで繰り返し引用されているか確認する 情報が有名なブログで紹介されているか確認する 情報源が公的機関や専門家によるものであるか確認する 情報の発信者が匿名であるかどうか確認する None 57. 公共Wi-Fiを利用する際に個人情報を保護するための最適な方法として正しいものはどれか。 公共Wi-Fiではパスワードが必要ない場合のみ接続する 銀行やSNSなどのログインは問題ないと考える Wi-Fiを利用する際はすべてのデバイスでBluetoothをオンにする HTTPS通信を利用し、VPNを使用する None 58. AIが生成した商標に似たロゴが、不正競争防止法の下で問題となる可能性がある条件として最も適切なものはどれか。 商標が特許庁に登録されていない場合 商標が国際的に使用されていない場合 商標が他の企業によっても使用されている場合 商標が著名であり、混同を招く可能性がある場合 None 59. AIの第一次、第二次、第三次ブームに共通する技術的進展として最も適切な説明はどれか。 いずれの時期もニューラルネットワークが中心であった 各ブームともにトレーニングデータの質に依存した 計算能力の向上が各ブームの基盤を支えた 特定の分野でのみ利用可能な技術であった None 60. 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 Time's up
