生成AIパスポート～模擬試験～ 2024年11月25日 ailearn 1. 各種生成AIの共通のデメリットとして最も適切なものはどれか。 トレーニングに必要なデータ量が膨大である 環境に優しい設計がされている タスクごとに専用のモデルを作成する必要がある 完全に教師なし学習である None 2. 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 3. 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 4. 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 5. LLMが応答を生成する際に行う基本的なプロセスはどれですか？ テキストデータを画像データに変換して処理する。 文脈に基づき次に来る単語を確率的に予測して生成する。 ランダムに単語を選んで文を構成する。 事前に固定されたテンプレートから回答を選択する。 None 6. 転移学習が自然言語処理（NLP）で広く利用される理由として正しいものはどれか。 言語モデルが文法や単語の一般的な特徴を学習できるため 言語データが常に小規模であるため 出力層が全タスクに共通であるため 学習済みモデルを直接再利用することが禁止されていないため None 7. 以下のうち、プロンプトの具体例として適切なものを選びなさい。 「以下の文章を5つのポイントに要約してください。」 AIの学習データセットのリスト AIモデルのハードウェア構成 プログラミング言語のリファレンスドキュメント None 8. 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 9. 「セキュリティ」に関するAI利活用原則の内容として正しいものを選びなさい。 AIシステムのセキュリティは利用者の責任で確保すべきである。 AIシステムは脆弱性があっても使用を続けられるべきだ。 AIシステムは安全性を確保し、外部攻撃から保護する必要がある。 AIのセキュリティ対策は重要ではない。 None 10. 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 11. 特化型AI（Narrow AI）から汎用型AI（General AI）への進化を実現するために必要な技術的要件として最も適切なものはどれか。 訓練データ量を無制限に拡大する 異なるタスク間での知識共有を可能にするアーキテクチャの開発 モデルのサイズを極端に縮小する 特定のタスクでの性能向上を優先する None 12. 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 13. 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 14. シンギュラリティにおけるAIの進化に関連する重要な要素として正しいものはどれか。 AIの自己改良能力 データ量の減少 ハードウェアの低速化 人間の介入の増加 None 15. 特化型AIが汎用型AIよりも広く採用されている理由として最も適切なものはどれか。 特化型AIは開発が容易でコストが低いため 汎用型AIの技術はすでに陳腐化しているため 特化型AIは常に汎用型AIより高性能であるため 汎用型AIはトレーニングに長い時間がかかるため None 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 「プロンプト」とは何を指しますか？ AIが生成する出力結果のこと AIモデルに指示や質問を伝える入力テキスト AIモデルが動作するためのハードウェア AIモデルの学習データセットの名称 None 21. 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 22. 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 23. 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 24. 「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 25. 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 26. 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 27. 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 28. セキュリティ上、安全な電子メールの利用方法として適切なものはどれか。 添付ファイルは必ず開封する 不明な送信者からのリンクをクリックしない メールアドレスを複数のウェブサイトで共有する メール内容を第三者に転送する None 29. 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 30. 次のうち、「公平性の確保」に該当する内容を選びなさい。 AIはすべての人々に同じ結果を保証するべきである。 AIは個人情報を利用して正確なプロファイリングを行うべきである。 AIの意思決定が不当な差別を避けるよう設計されるべきである。 AIは一部の特権階級のみに利用されるべきである。 None 31. 生成モデルがテキスト生成において直面する「長い文脈の維持」の課題を克服するために利用される技術として最も適切なものはどれか。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 長短期記憶ネットワーク（LSTM） 主成分分析（PCA） 最近傍探索（KNN） None 32. ディープフェイクによる生成画像が特に難しい部分として適切なものはどれか。 背景の描写 静止している物体の生成 テキストベースの入力解析 顔の自然な瞬きや微細な表情 None 33. 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 34. 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 35. 以下のプロンプト設計の失敗例として最も適切なものを選びなさい。 期待する結果を明確に記述している。 具体的なタスクを指示していない。 文脈情報を十分に提供している。 フォーマットを指定している。 None 36. AI社会原則の「責任共有」の理念に基づく適切な行動はどれか。 AIの利用結果に関して責任を特定の個人に押し付けること AIの失敗については責任を問わないこと AIの責任をすべてシステムに帰属させること AIの開発者、利用者、規制者がそれぞれの役割に基づいて責任を果たすこと None 37. テキスト生成AIの倫理的な利用に関して正しい対応を選びなさい。 生成されたテキストの正確性を確認せずに公開する。 生成結果が倫理的に適切かどうかを確認するプロセスを導入する。 バイアスが含まれている場合でも、AIの応答をそのまま使用する。 AIが生成した結果は全て信頼できるものとして扱う。 None 38. 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 39. AIのレベル別分類における「特化型AI（Narrow AI）」の特徴として正しいものはどれか。 あらゆる分野で汎用的に使用できる 特定のタスクに特化して設計されている 自律的に意思決定を行う 人間の知能を完全に再現する None 40. AGIの開発における倫理的課題として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータの収集にかかるコストの増加 単一タスクでのAGIの性能が低下するリスク 特定の国や企業にAGI技術が集中することによる不平等の拡大 モデルの計算リソースが不足する問題 None 41. SNSのプライバシー設定で最も注意すべきことはどれか。 投稿をすべて公開に設定する 位置情報を自動的に共有する設定にする 公開範囲を適切に制限する すべての情報を匿名で投稿する None 42. 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 43. テキスト生成AIの課題として正しいものを選びなさい。 学習データに依存するため、誤情報やバイアスが含まれる可能性がある。 短い文章を生成する能力がない。 翻訳機能をサポートできない。 簡単な文法構造の文章しか生成できない。 None 44. 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 45. 過学習を防ぐための正則化手法として「ドロップコネクト（DropConnect）」が特に有効である理由として最も適切なものはどれか。 特定の層を完全に無効化する 重みをランダムに無効化して汎化性能を向上させる データの次元を削減する 重みの更新を不要にする None 46. 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 47. インターネット上の著作権を守るために重要な行動はどれか。 他人の著作物を無断でコピーして使用する フリー素材のみを使用するが、著作者のクレジットは不要 すべての素材を自分で作成する 著作物を使用する際に権利者に許可を求める None 48. 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 49. 自己回帰型生成モデルの特徴として適切なものはどれか。 全てのデータポイントを同時に生成する 逐次的にデータポイントを生成する ラベル付きデータに依存する 潜在空間を利用しない None 50. 以下の生成AIの中で、動画生成に特化しているものはどれか。 Imagen Video GPT StyleGAN Whisper None 51. LLMが学習するために主に使用されるデータは何ですか？ 画像データ 音声データ 膨大な量のテキストデータ 物理シミュレーションデータ None 52. 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 53. 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 54. 過学習を防ぐためにモデルの複雑さを制御する手法として正しいものはどれか。 活性化関数を変更する トレーニングデータを減らす モデルのパラメータ数を減らす 出力層を削除する None 55. 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 56. 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 57. 画像認識において、「特徴量の抽出」に主に関与する層はどれか。 畳み込み層 入力層 出力層 ソフトマックス層 None 58. 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 59. 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 60. Transformerモデルを大規模にスケーリングした場合、一般的に発生し得る問題として最も適切なものはどれか。 モデルがトレーニングデータの全てを記憶する 勾配爆発が頻発する 訓練コストが指数関数的に増加する モデルが極端なモード崩壊を示す None Time's up
