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. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. AI効果を克服するために研究者が意識すべき点として正しいものはどれか。 AIの範囲を狭め、定義を限定する AI技術の限界を隠す AI技術の応用例を積極的に広める AI技術を特定の分野に閉じ込める None 15. 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 16. AIという用語が初めて提案されたのはどのような場であったか。 大学の授業 科学論文 ダートマス会議 商業展示会 None 17. 特許権と著作権の主な違いとして適切な説明はどれか。 特許権は創作物、著作権は技術を保護する 著作権は産業用途に限られるが、特許権は文学作品に適用される 特許権は永続的に保護されるが、著作権は保護期間が限られる 特許権は登録が必要だが、著作権は自動的に発生する 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. 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 20. AI研究の初期段階で使用された重要なモデルの例はどれか。 ディープニューラルネットワーク チューリングマシン ニューラルネットワーク（単層パーセプトロン） 遺伝的アルゴリズム None 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. AI効果の影響を軽減する方法として最も適切なものはどれか。 AIの定義を厳格化する AI技術を特定の分野に限定する AI研究の成果を一般公開しない AI技術の透明性を向上させる 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. AI技術が再び注目を集めるきっかけとなった出来事として最も適切なものはどれか。 初のコンピュータの発明 ディープラーニングを用いた画像認識の進化 ダートマス会議の開催 シンボリックAIの成功 None 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 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 Time's up
