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. AI効果が現代のAI研究に与える影響として最も適切なものはどれか。 研究者が成果を公表しなくなる AIの定義が曖昧になる AIの成果が単なる「技術進歩」として分類される AI研究の進展が停滞する None 2. 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 3. 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 4. 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 5. AI研究が一時的に停滞した時期を指す用語はどれか。 AI革命 AIの冬 ディープラーニングブーム 計算機科学の黎明期 None 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 「シンギュラリティ（技術的特異点）」とは何を指す概念か。 AIが特定のタスクで人間の能力を超えること AIがすべての知的活動で人間を超える瞬間 人工知能の開発が完全に停止すること 人工知能の計算速度が物理的限界に達すること None 11. 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 12. 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 13. 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 14. AIにおける「ブラックボックス問題」の克服を目指す技術として最も関連性が高いものはどれか。 データ拡張技術 スパースモデリング 説明可能なAI（XAI） 分散処理 None 15. 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 16. 生成AIが個人情報保護の観点で問題となる理由として最も適切なものはどれか。 モデルのトレーニングに使用されたデータが再生成される可能性がある 生成されたテキストが文法的に誤っている場合がある AIモデルが著作権を自動的に付与するため トレーニングデータの種類が限定されているため None 17. AIとロボットの相違として最も適切な記述はどれか。 AIはハードウェア、ロボットはソフトウェアを主体とする AIは情報処理、ロボットは物理的な動作を主体とする AIは動力源を必要とするが、ロボットは必要としない AIは物理的環境での動作を重視するが、ロボットは重視しない None 18. 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 19. 知的財産権とは何を保護するための権利か。 土地や建物などの不動産 創作や発明、デザインなどの無形の財産 金銭や証券などの資産 インターネット上の全データ None 20. 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 21. 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 22. AIの出発点と現在を分ける主な転機として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの導入 コンピュータの発明 インターネットの商用化 機械学習の台頭 None 23. 「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 24. AIとロボットの違いを正確に説明したものはどれか。 AIは物理的な部品から構成され、ロボットはプログラムで動作する AIは計算処理能力に依存し、ロボットは環境認識能力に依存する AIは判断力を提供し、ロボットは行動力を提供する AIとロボットの違いは技術的には存在しない None 25. 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 26. 知的財産権の保護期間が経過した場合、その作品はどのような扱いになるか。 権利者の許可がないと利用できない 公共の財産となり、自由に利用できる 特許庁に再申請して権利を延長できる 自動的に商標権に変更される None 27. 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 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. AI(人工知能)が主に活用される分野として最も適切なものはどれか。 自然災害の発生予測 通貨の偽造防止技術の発明 電気回路の製造 化石燃料の採掘 None 30. AI効果が「イノベーションのジレンマ」と関連する理由として正しいものはどれか。 AI技術の普及により、新しい技術開発が求められる 普及した技術がイノベーションの障壁になる AI効果により、革新的技術が市場で成功しなくなる 既存の技術がAI効果で廃れる None 31. AI効果が「社会の期待値」に与える影響を評価する際に重要な視点として適切なものはどれか。 技術進化のペースを意図的に遅らせる必要性 AI技術の適用を特定分野に限定する方法 普及後も革新性が評価され続ける技術デザイン AI技術の市場価値を人工的に引き上げる政策 None 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 次のうち、AIの主要な応用分野に該当しないものはどれか。 データセンターの冷却管理 画像認識 自然言語処理 宇宙探査 None 37. 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 38. 生成AIが使用するトレーニングデータの選定において、個人情報保護法に違反しないための具体的な手段として最も適切なものはどれか。 公開情報だけをトレーニングデータとして利用する 適切な同意を得たデータを使用する データ内容を常に匿名加工する 以上のすべて None 39. 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 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. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. シンギュラリティ到達後、AIが引き起こす可能性のある「価値観の多様化」に関連する課題として最も適切なものはどれか。 人間の倫理観がAIに完全に置き換えられる AIが人間の価値観を理解しようとしないこと AIによる価値観の偏りが意思決定を支配する可能性 人間が倫理的な判断を完全に放棄すること None 48. 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 49. 生成AIを運用する企業が国際的なデータ保護基準に対応する際、最も重要な取り組みはどれか。 データを保護する目的でトレーニングデータの公開を完全に制限する 生成AIの利用を特定の国だけに限定する GDPRやCCPAなどの規制を回避するための法的手段を模索する 各国のデータ保護法に適合する契約を締結する None 50. 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 51. AIとロボットの融合技術を用いることで実現可能になる社会的インフラの例として、最も適切なものはどれか。 自動化された物流倉庫 手動で操作する産業機械 クラウドを利用した金融システム 手作業による道路保守 None 52. 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 53. AI(人工知能)の定義として適切なのはどれか。 人間の知能を完全に再現する技術 人間の知的作業をコンピュータで模倣する技術 コンピュータの計算能力を最大化する技術 インターネットを利用する技術 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 56. シンギュラリティ到達後に想定されるAIの能力として最も正しいものはどれか。 すべての問題を即座に解決できる すべての人間の仕事を代替する 人間が制御できない独自の進化を遂げる 人間にとって完全に安全な存在になる None 57. 意匠権が保護する対象として適切なものはどれか。 製品の機能的な構造 ブランド名やロゴ 音楽や文章 製品のデザインや形状 None 58. 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 59. AIシステムが「専門家の判断を模倣」するために利用する技術として最も適切なものはどれか。 エキスパートシステム ニューラルネットワーク 遺伝的アルゴリズム ベイジアンネットワーク None 60. 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 Time's up
