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6.2 法規制・倫理ガイドライン・社会問題
  • Tsuyoshi Ikeda

  • 問題数 21 • 11/22/2024

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    問題一覧

  • 1

    特許権を取得することにより、自ら特許発明の実施を独占できるとともに第三者による特許発明の無断実施を排除できるようになる。特許法において、「特許発明の実施する」に該当する内容として不適切な選択肢を選べ

    新しい発明を行う

  • 2

    特許権に関する説明として適切な選択肢を選べ

    特許制度は、発明を社会の中で活用しやすくする役割を果たす

  • 3

    特許を受ける権利について不適切な選択肢を選べ

    通常実施権を持つ者のみが、特許権侵害に対する差止請求ができる

  • 4

    特許権の取得に関する説明として適切な選択肢を選べ

    複数の人が同じ発明を同時に進めている場合、一番先に発明を出願した人のみが特許を受けることができる

  • 5

    特許権の取得について適切な選択肢を選べ

    特許を出願する前に、対象とする発明が国内で実施されたことはないか、国外で実施されたことがある場合、特許権が認められない可能性が高い

  • 6

    特許法の説明について適切な選択肢を選べ

    特許を受ける権利は、発明の完成と同時に発生する

  • 7

    不正競争防止法の内容について適切な選択肢を選べ

    顧客リストの盗用は不正競争行為に該当する

  • 8

    不正競争防止法の各項目について適切な選択肢を選べ

    営業秘密の侵害に対する措置として、差止請求権、損害賠償請求権などの救済が行われるが、刑事罰が科せられることはない

  • 9

    知的財産権を獲得するメリットに含まれるものとして不適切な選択肢を選べ

    第三者による知的財産の無断での利用または模倣を無期限に防止できる

  • 10

    知的財産権について不適切な選択肢を選べ

    知的財産権を取得するためには必ず申請や登録など一定の手続きが必要である

  • 11

    AIビジネスに活用する上で、データや、モデルの知的財産権を正しく理解することが重要である。適切な選択肢を選べ

    業として特定の者に提供される、紙媒体で記録された大量な情報である場合、不正競争防止法上の限定提供データとして保護の対象にならない可能性が高い

  • 12

    ディープフェイクの説明として適切な選択肢を選べ

    EUのAI規制法において、ディープフェイクは限定的なリスクのAIシステムとしてみなされている

  • 13

    ディープフェイクの説明として不適切な選択肢を選べ

    ディープフェイクは社会に脅威を及ぼす可能性が高いため、日本国内の一部の自治体はその利用を禁止している

  • 14

    以下のうち不正なデータ処理に当たる行為として適切な選択肢を選べ

    店で実施したキャンペーンの効果を検証する分析業務を受注した。効果の有無をわかりやすく説明したいので、全データのうち効果を説明しやすい期間のみを使って検証を行った。報告書では特定期間を選んだ理由を明記せず、検証結果の説明だけを記述した

  • 15

    データ汚染について、不適切な選択肢を選べ

    画像データの特定の画素に加える変更は、慎重に観察してはじめて目視で気づけるくらいの巧みなものがある

  • 16

    画像データに人間から見て変化がわからない程度のノイズや変更を加えた(ア)は、機械学習モデルに誤分類を引き起こす可能性がある

    Adversarial Example

  • 17

    AI活用によって公平性が損なわれる下記の事例のうち、AIシステムが差別的な振る舞いをした事例として不適切な選択肢を選べ

    高度なAIを活用するためには、ある程度のデジタルリテラシー水準が必要である。貧困層にある人は十分なリテラシーを身につけることが困難であるため、デジタルデバイドが生じやすい

  • 18

    XAI(Explainable AI 説明可能AI)の特徴として適切な選択肢を選べ

    モデルによる予測や推論のプロセスの解釈性が比較的高い

  • 19

    近年、ディープラーニングの利活用を普及させる上で説明可能AI(XAI)が必要とされる理由について不適切な選択肢を選べ

    AIによる誤認識が生じた際に、その原因を特定し改善を行うことができるため、モデルの精度向上につながる

  • 20

    AIをビジネスや社会に活用する上で、透明性が重要な観点である。AIの透明性について不適切な選択肢を選べ

    最新のアルゴリズムほどAIの透明性が確保されやすい傾向にあるため、開発から時間が経っているアルゴリズムの使用を見直すべきである

  • 21

    AI倫理に関する取り組みの1つである公平性・説明責任・透明性の内容について適切な選択肢を選べ

    他の機械学習の手法に比べて、ニューラルネットワークは、透明性を実現することが困難である