AIは、知覚、認識、理解、学習、問題解決能力などの人間の知能を再現する能力を持ち、ソフトウェアやアプリケーションの形で存在する。

人エニューロンをいくつかの層に配列し、初めに入力されたデータを次々に変換して情報を処理する仕組みをディープラーニングといい、そのディープラーニングを何層にも重ねて作られたシステムがニューラルネットワークである。

産業の発展する社会

ディープフェイク技術で用いられる主なディープラーニングモデルは、BERTである。

使用する生成AIソフトによって、最新の情報が「いつまでの情報なのか」は異なるが、学習データが最新の情報に追いついていない場合は、出力できなかったり、不正確な情報が出力されたりす る。

動画生成AIの学習において、最も一般的に用いられる手法は、GANとVAEである。

「AI社会原則」の一つである「教育・リテラシーの原則」では、格差や弱者を生まないために、幼児教育や初等中等教育においてリテラシー等の教育の機会が提供される必要があるとされているが、社会人や高齢者の学び直しの機会の提供までは言及されていない。

取り扱う個人情報によって識別される特定の個人の数の合計が、過去6月以内のいずれの日においても5,000を超えない場合は、個人情報取扱事業者に該当しない。

デジタル市民権は、インターネットリテラシーに含まれない。

ロボットは、AIの「知能」を担当し、AIはその知能を活用して「物理的な動作を行う機械」である。

AIに知能をもたらす仕組みとして、現在主流となっているのはルールベースである。

ルールベースは、人間が事前に作成したルールや知識をコンピュータプログラムに組み込むことで、それに基づいて予測や判断を行う技術である。

機械学習は、大量のデータからパターンを見出し、そのパターンを基に未知のデータに対して予測や分類を行う技術である。

教師なし学習

イとエ

次削減を行うと、データの可視化や解析が容易になる。

強化学習は、自動運転車のような実世界の技術開発にまでは用いられていない。

１つ

機械学習における過学習とは、機械学習のモデルが訓練データを十分に学習し、適合することで、新しい未知のデータに対してもうまく対応・予測ができるようになる現象を指す。

過学習の回避方法である正則化とは、モデルのパラメータを増やして、学習を適切に行えるようにする方法である。

AIの4つのレベルのうち、レベル2は、チャットボットや音声認識システムなどの質問応答システムで利用されている。

第二次AIブームは、1980年代後半から発生し、専門家の意思決定プロセスを模倣するエキスパートシステムが注目を集めたが、このシステムは、専門家が持つ知識を正確に取り込むことと、その知識ベースの管理が容易であるという特徴があった。

ボルツマンマシンの登場により、多層学習が可能になってAI学習の分野に活気が戻り、学習できるデータ量が大幅に増えて実用化された。

自己回帰モデルは、過去のデータから将来を予測する方法であり、時系列データの予測に対して特に効果的である。

CNNは、画像の一部分ではなく全体からまとめて特徴を抽出する。

VAEは、生成モデルの一種で、データの次削減やデータ生成に使用されるニューラルネットワークである。

GANの訓練は、生成器と識別器の2つのモデルに同一の機能を持たせ、互いに協力し合って行われる。

RNNは、過去の情報を記憶しながら新しい入力を処理するという特性がある。

Transformerモデルは、時系列によるデータの順番に沿って処理をするため、多くの情報を同時並行的に処理することは困難である。

３つ

BERTモデルにおいて採用されている「Masked LanguageModel」という仕組みは、列挙された単語を語順どおり読むことはできるが、その逆から読むことはできない。

ROBERTaは、BERTの約10分の1のデータ量で訓練された。

GPT-2は、GPT-1よりも、より人間らしく、適切な文脈のテキストを生成できるようになったため、リリース当初からすべてのバージョンが公開された。

GPT-3.5は、InstructGPTと異なり、RLHEを採用していない。

2022年後半、GPT-3.5を対話向けにファインチューニングしたWebアプリケーションサービス「ChatGPT」がリリースされた。

テキスト生成AIの学習過程で用いられるRNNとは、コンピュータが自然言語の複雑さや曖昧さを扱いながら、テキストデータを理解・生成するために必要な技術の総称をいう。

偏見や差別的な表現の生成がなくなる。

３つ

画像生成AIにおける画像データ作成手法として、RNNが用いられる。

画像生成AIを利用する場合、バイアスの影響に留意する必要がある。

音楽生成AIの学習データとしては、MIDIやJPEGファイルが用いられる。

カフェや施設の名称の付いたフリーWi-Fiに自ら手動で接続する形にすれば、橋のWi-Fiに接続して通信を盗聴されるといったりスクはない。

インターネット上のセキュリティ脅威は、アップロード時には存在しないが、ダウンロード時には存在する。

マルウェア対策として、未知のソースからのファイルは、ダウンロードして開いたうえで、ウイルスソフト等でチェックをするのがよい。

ソーシャルエンジニアリング攻撃におけるプレテキストとは、攻撃者が のシナリオを作り出し、ターゲットを騙すための根拠や前提を提供して、ユーザーのパスワードや他の機密情報を聞き出すなどする手法をいう。

なし

サービス利用や書類において利用者ごとに割り振られる符号は、「個人情報」に含まれない。

３つ

要配慮個人情報には、本人の人種、借条、社会的身分は含まれるが、病歴、犯罪の経歴、犯罪により書を被った事実は含まれない。

匿名加工情報とは、個人情報の区分に応じて、法に定められた措置を講じて、特定の個人を識別することができないように個人情報を加工し、後に当該個人情報を復することができるようにした情報である。

著作権とは、著作物（著者が、思想または感情を創造的に表現したものであって、文芸、学術、美術または音楽の範囲に属するもの）について、著作者が著作登録をすることで発生する権利であ る。

肖像権は、法律の明文で規定され、保護されている。

不正競争防止法で保護される「営業秘密」といえるためには、秘密管理性および有用性の2つの要件を満たす必要がある。

AI生成物は、AIが生成したものであるため、AI生成物自体に著作権が認められることはない。

「AI利活用原則」のうち「連携の原則」から、開発者およびサービスプロバイダにデータを提供する場合、データ形式の標準準拠にこだわらず、提供先ごとに適するデータ形式とすることが求められる。

LLMのトレーニングでは、一般に、プレトレーニングの手法が用いられ、ファインチューニングの手法は用いられない。

LLMには、TemperatureとTop-pというパラメータが設定され、これらは使用するLLMのバージョンによって異なる設定がされている。

入力の日付

Few-Shotプロンプティングは、生成AIがプロンプトで提示された文章を学習して出力する性質があることを利用しており、これにより、倫理性の担保された回答が得られる。