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. 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 2. ChatGPTが自然な対話を生成する際に、文脈の維持に関連する主な課題として正しいものはどれか。 過去のトークンを全て記憶できない トークンの生成速度が遅すぎる 固有名詞の認識能力が欠如している 応答が常にランダムになる None 3. 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 4. 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 5. 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 6. ノーフリーランチ定理を理解する上での最適な比喩として正しいものはどれか。 問題ごとに異なる鍵が必要である 一つの鍵であらゆる鍵穴を開けることができる 鍵を選ばずに試し続ければ成功する 特定の鍵はすべての鍵穴に適合する None 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. AIモデルが特定の人種に対して偏見を持つ結果を出した場合、公平性の観点からAI開発者が最初に行うべき対応はどれか。 モデルのトレーニングデータを見直し、バイアスを軽減する 偏見を含む結果をそのまま利用する 偏見があることを隠して運用を継続する AIの利用を一時的に停止するが、モデルは変更しない None 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 不正競争防止法において、「デッドコピー商品」に該当する例として最も適切なものはどれか。 他社の製品を改良して販売する商品 他社製品と同じカテゴリの商品を販売する場合 他社製品を忠実に模倣した商品 他社製品の商標を許可を得て利用する商品 None 19. 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 20. 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 21. 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 22. ノーフリーランチ定理に基づくとき、アルゴリズムの「汎化性能」を向上させるための戦略として最も適切なものはどれか。 特定の問題に特化したバイアスをモデルに導入する データセットのサイズを増やすことのみを重視する アルゴリズムの計算速度を最適化する 問題の特性に関係なく汎用的なモデルを選ぶ None 23. 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 24. 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 25. ノーフリーランチ定理（No Free Lunch Theorem）の主な主張として正しいものはどれか。 すべてのアルゴリズムは、特定の問題で等しく性能を発揮する 特定のアルゴリズムがすべての問題において最適である どのアルゴリズムも、すべての問題に対して同じ平均性能を持つ アルゴリズムの性能はデータのサイズに依存する None 26. 企業がAIを用いて生成した製品名が他社の商標と酷似している場合、不正競争防止法違反を防ぐための最も効果的な対応はどれか。 他社の商標が特許庁に登録されているか確認する 商標が商業利用されていない場合はそのまま使用する 製品名を変更し、他社との混同を避ける 製品名の使用を継続し、訴訟を想定する None 27. Vision Transformer（ViT）がCNN（畳み込みニューラルネットワーク）と比較して異なる主な特徴として正しいものはどれか。 ピクセル単位で逐次処理を行う フィルターを用いて特徴マップを計算する 時系列データ処理に特化している 画像を固定サイズのパッチに分割して処理する None 28. 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 29. ChatGPTの制限事項として正しいものはどれか。 トレーニングデータ以降の知識が欠如している 数値データの計算能力が高すぎる 言語生成が完全にランダムである 文脈の理解が不要なタスクには適していない None 30. 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 31. ノーフリーランチ定理が提唱される際の前提条件として正しいものはどれか。 問題空間が無限であること 問題空間が有限で一様分布していること アルゴリズムが確率的手法を用いていること 問題空間が特定のバイアスを持っていること None 32. AI社会原則の「透明性」における実施例として最も適切なものはどれか。 AIの判断プロセスを秘密にする AIの出力結果をすべて記録する AIの利用をユーザーに知らせる AIのアルゴリズムをすべて公開する None 33. XLNetがBERTと異なる主な点として正しいものはどれか。 双方向ではなく片方向の文脈を使用する 自己回帰的なトレーニングを採用する 翻訳タスク専用に設計されている 軽量化を主な目的としている None 34. 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 35. AIの利活用において、「責任の所在」を明確にすることが求められる主な理由はどれか。 AIの出力結果による影響や損害に対処するため AIが法律を自動的に遵守するため AIの利用をすべての人が平等に享受できるようにするため AIが人間の監督なしで動作できるようにするため None 36. 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 37. 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 38. 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 39. AIの利活用における「透明性」が最も重要とされる理由はどれか。 AI技術を独占的に利用するため AIの判断プロセスが不明瞭なまま利用されるリスクを減らすため AIをすべての人が利用可能にするため AIの利用を完全に自動化するため None 40. 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 41. 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 42. 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 43. ノーフリーランチ定理の概念が現実の機械学習において完全には適用されない理由として正しいものはどれか。 現実のデータは特定の構造やバイアスを持つため アルゴリズムの性能はデータセットのサイズに依存しないため すべての問題空間が一様分布しているため 現実の問題は無限の可能性を持つため None 44. 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 45. AIが利用するデータセットが不正確であり、それが社会的に不公平な結果を招いた場合、AI開発企業が求められる最善の対応はどれか。 不公平な結果を改善するためにデータを見直し、再トレーニングを行う データセットの収集元を公開して責任を回避する 不正確なデータが存在した可能性を否定する 不公平な結果が発生したことを公にしない None 46. AI利活用に関するルールで重視される「安全性」におけるリスク管理の例として適切なものはどれか。 AIが収集したデータをすべて公開する AIの利用者に対する情報提供を省略する AIの動作が人間の監督を完全に必要としない状態にする AIの誤作動に備えたバックアップシステムを構築する None 47. 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 48. ChatGPTの利用において、倫理的課題となり得るものとして正しいものはどれか。 応答の生成速度が遅い 特定の言語に対応していない 音声データを生成できない 偏った情報を提供する可能性がある None 49. ニューラルネットワークの「重み」の役割として最も適切なものはどれか。 各層の計算を並列化する 入力信号を調整する 活性化関数を最適化する データの次元を削減する None 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. ニューラルネットワークの「隠れ層」が果たす役割として最も適切なものはどれか。 モデルの入力データを保存する データの特徴を抽出する モデルの最終出力を計算する 重みとバイアスを保存する None 56. 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 57. 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 58. 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 59. DistilBERTの設計目的として正しいものはどれか。 翻訳タスクでの性能を最大化する 自然言語処理タスクの精度を犠牲にする 画像認識タスクに特化している BERTの計算コストを削減し、軽量化する None 60. 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 Time's up
