生成AIパスポート～模擬試験～ 2024年11月25日 ailearn 1. AI利活用原則における「持続可能性」の説明として最も適切なものを選びなさい。 AIは環境や社会に配慮せず、利益のみを追求するべきである。 AIは短期間の利益を優先して利用されるべきである。 AIは社会的影響を考慮せず、技術的な進化のみを重視するべきである。 AIは環境への影響を最小限にし、持続可能な形で活用されるべきである。 None 2. テキスト生成AIがリアルタイムでのタスクに適さない理由として正しいものを選びなさい。 AIが最新データを収集する能力を持たないため。 AIが時間制約のあるタスクを実行できないため。 AIが生成する文章はすべて過去のデータに基づいているため。 AIがプロンプトを理解する能力を欠いているため。 None 3. 「正則化（Regularization）」を用いた過学習の回避方法として正しいものはどれか。 モデルのトレーニングを停止する 損失関数にペナルティ項を追加する トレーニングデータを削除する 重みを固定する None 4. Whisperが音声認識タスクで競合他モデルと比較して優れている理由として適切なものはどれか。 完全に教師なし学習でトレーニングされている 音声データから直接画像を生成できる ノイズ耐性と多言語対応能力を持つ 音声データの生成速度が圧倒的に速い None 5. 「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 6. 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 7. 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 8. AIの各ブームに共通する終焉の理由として最も適切なものはどれか。 計算リソースや技術の限界 データ量の増加 社会的な需要の不足 新しい理論の誕生 None 9. 生成モデルが「トレーニングデータの分布を忠実に再現」する場合に発生し得る問題として最も適切なものはどれか。 潜在空間の次元が不足する モード崩壊が頻発する ラベル付きデータの精度が低下する 新規性のないデータが生成される None 10. GPTシリーズが進化する過程で、API提供を通じた商業利用がもたらした主な利点として正しいものはどれか。 モデルの全ての機能が無料で利用可能になった 開発者が独自の応用を開発できる環境を提供した トレーニングデータの収集が不要になった 応答生成速度が大幅に向上した None 11. 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 12. 第三次AIブームを支えた技術的進展の要因として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの改良 トランジスタ技術の開発 ハードウェア性能の向上と大量データの利用 機械翻訳の普及 None 13. Few-Shotプロンプティングを使用する際、例の質が応答に与える影響として最も正しいものを選びなさい。 高品質な例を提供すると、AIの応答がより一貫性のあるものになる。 例の質が低くても、応答には影響しない。 例が少なすぎると応答が長くなりすぎる。 例が具体的すぎると応答が完全に固定される。 None 14. ディープフェイク技術の使用が推奨される場面として適切なものはどれか。 映画で故人の俳優を再現するシーン 特定の人物のスピーチを偽装する政治的プロパガンダ 他人の顔を使用した詐欺行為 個人情報を不正に使用するための偽造 None 15. ニューラルネットワークの「重みの正則化」において、L1正則化が特に有効な理由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 重みをスパース化し、特徴選択を促進する 勾配消失問題を完全に解消する 学習率を自動調整する None 16. ニューラルネットワークで「重み」が更新される際に用いられる手法として正しいものはどれか。 フィルタリング 勾配降下法（Gradient Descent） データ拡張（Data Augmentation） 次元削減 None 17. AIモデルに文脈を提供することの主な目的として正しいものを選びなさい。 AIが応答の精度を向上させるために、背景情報を理解することを助ける。 プロンプトを短くするために、文脈を省略する。 AIの計算リソースを節約するために情報量を減らす。 文脈情報を無視して自由な応答を促す。 None 18. AIの「知能」が進化する仕組みとして正しい説明はどれか。 データの量を増やすだけで知能が向上する データ、アルゴリズム、計算資源の相互作用で進化する ハードウェア性能だけで知能が大幅に向上する 人間がすべてのルールを設定することで進化する None 19. AIが生成した架空の人物の肖像画像について、肖像権が適用される可能性はどれか。 完全に架空であれば肖像権は適用されない AIが生成した場合、自動的に肖像権が適用される トレーニングデータが公開されていない場合、適用される 架空であっても特定の個人を連想させれば適用される None 20. 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 21. 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 22. 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 23. 「Few-Shotプロンプティング」とは何ですか？ AIにタスクを指示せず、自由に応答させる手法 AIに少数の具体例を与え、文脈を学ばせた上で応答を生成する手法 AIに大量の具体例を与え、精度を向上させる手法 AIのモデル構造を変更する手法 None 24. AIが生成した商業ポスターに、著名なキャラクターに似たイラストが含まれていた場合、広告主が著作権侵害やパブリシティ権侵害を防ぐために取るべき最適な対応はどれか。 生成されたイラストに大幅な修正を加えて公開する 著名なキャラクターの権利者から利用許諾を得る AI開発者に責任を求める ポスターの公開を一旦中止して社内で検討する None 25. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の「プーリング層」が果たす役割として最も適切なものはどれか。 特徴マップのサイズを縮小し計算効率を向上させる データの次元を増やす 特徴量の重要性を評価する 非線形性を導入する None 26. 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 27. 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 28. StyleGANが他のGANモデルと比較して革新的とされた理由として正しいものはどれか。 ジェネレータとディスクリミネータを削除した テキスト生成に対応した トレーニング時間を大幅に短縮した 潜在空間を効果的に操作可能にした None 29. 次の機械学習手法のうち、「アンサンブル学習」に該当するものを選びなさい。 サポートベクターマシン（SVM） 主成分分析（PCA） ランダムフォレスト K-近傍法（KNN） None 30. 転移学習を使用している場合、学習済みモデルの初期層（低次層）を再訓練することが適切な場面として正しいものはどれか。 新しいタスクが元のタスクと完全に異なる場合 新しいタスクのデータが少ない場合 新しいタスクが元のタスクと高度に類似している場合 モデルの計算コストを削減したい場合 None 31. パブリシティ権が適用される具体的な事例として適切なものはどれか。 著名人の出演するテレビ番組を録画する 著名人のファンがその名前をSNSでシェアする 著名人が所有する物件の住所を公開する 著名人の写真を許可なく広告に使用する None 32. Whisperが従来の音声認識技術と異なる特徴として正しいものはどれか。 多言語対応とノイズ耐性を備えている 音声の生成を行う 画像認識タスクにも対応している モデルサイズを極限まで縮小している None 33. 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 34. 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 35. 公共Wi-Fiを利用する際に推奨されるセキュリティ対策はどれか。 HTTPS接続のウェブサイトを利用する 無料Wi-Fiではパスワードを使用しない 金融取引に使用することを推奨する ソーシャルメディアのアカウントを公開する None 36. 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 37. ニューラルネットワークが従来のルールベースAIと異なる点はどれか。 データの前処理が不要である 推論能力を持たない プログラミングなしで動作可能である 決定ルールを明示的に記述する必要がない None 38. 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 39. 「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 40. LMとLLMの違いとして正しいものを選びなさい。 LLMはLMよりも小規模なデータセットで動作する。 LLMはLMに比べてより大規模なデータセットと計算資源を活用する。 LMはLLMよりも文脈理解能力が高い。 LMとLLMはまったく異なるアルゴリズムを使用している。 None 41. IoTデバイスのセキュリティを向上させる方法として正しいものはどれか。 初期設定のパスワードをそのまま使用する 公共Wi-Fiに接続して使用する 複数のデバイスで同じアカウントを共有する 定期的にファームウェアを更新する None 42. ChatGPTが進化を遂げた理由として最も重要な要素はどれか。 モデルの計算速度を制限したこと モデルサイズを固定化したこと 商業利用を一切制限したこと ユーザーからのフィードバックを活用したこと None 43. SNSでフォロワーの信頼を得るために投稿する情報を選ぶ際に最も重要な基準はどれか。 投稿が感情的で多くの「いいね」を獲得できるか 投稿が正確で信頼できる情報に基づいているか 投稿がエンターテイメント性に優れているか 投稿が拡散される可能性が高いか None 44. 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 45. 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 46. AI利活用原則の主な目的は何ですか？ AIの技術的な開発だけを推進する AIの社会的・倫理的な活用を促進する AIの市場価値を最大化する AIをすべての業務に導入することを義務化する None 47. 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 48. 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 49. 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 50. 音声認識に特化した生成AIとして正しいものはどれか。 GPT DALL-E Whisper StyleGAN None 51. AIとロボットの設計において「リアルタイム性」が特に重要となる場面はどれか。 大量の画像データをクラウドで分析する場合 医療用ロボットが手術中に動作する場合 ソーシャルメディアの投稿内容を感情分析する場合 農業用ロボットがデータ収集を行う場合 None 52. ディープフェイク技術を応用した場合に、教育分野での適切な利用例として正しいものはどれか。 実在しない人物の偽造スピーチを制作する 試験中に不正解答を生成する 歴史上の人物を再現した教育動画を作成する 他人の顔を用いたプライバシー侵害行為を助長する None 53. 「重みの正則化」がAIモデルに与える影響として正しいものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる 過学習を防ぐ トレーニングデータ量を減少させる 損失関数を無効化する None 54. プロンプトの主な役割として正しいものを選びなさい。 AIの学習精度を向上させるために使用される。 AIにタスクを指示し、応答内容を制御する。 AIの出力を無作為に生成するために用いる。 AIの動作を制限するための仕組み。 None 55. 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 56. 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 57. 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 58. シンギュラリティの到達時期について、レイ・カーツワイルが提唱した予測として正しいものはどれか。 2025年 2045年 2100年 到達する可能性はない None 59. 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 60. 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 Time's up
