生成AIパスポート試験対策

100問 • 1ヶ月前

tuuli528

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問題一覧

人工知能は「AI」と略されるがこれは何の略か？

アーティフィシャル・インテリジェンス

AIの定義として明確に定まったものはないが「人間の知能を〇〇する能力を持ったコンピュータ」と理解するのが一般的である。

再現

AIとロボットの違いについて、ロボットは物理的な形態を持つが、AIは物理的な必要はなく◯◯◯◯◯◯や◯◯◯◯◯◯◯◯の形で存在する。

ソフトウェア, アプリケーション

AIという用語は1956年に「◯◯◯◯◯◯◯」と呼ばれる研究会議で初めて使用された。

ダートマス会議

AIに知能をもたらす仕組みとして◯◯◯◯◯◯と◯◯◯◯の２つの手法がある。

ルールベース, 機械学習

AIに知能をもたらす仕組みの１つであるルールベースとは、人間が事前に作成した①◯◯◯や②◯◯をコンピュータプログラムに組み込むことで、それに基づいて予想や判断を行う技術である。また特徴としては、大量の①◯◯◯が必要で③◯◯が困難という特徴がある。

ルール, 知識, 管理

AIに知能をもたらす仕組みの１つである機械学習とは、機械（コンピュータ）自身がデータから①◯◯◯◯を見出し、予想や判断を行う技術である。また特徴としては、現在の②◯◯であり、統計的手法やアルゴリズムを用いて、入力した大量のデータから③◯◯が自らの学習を行うことが挙げられる。

パターン, 主流, 機械

機械学習の手法には、①◯◯あり学習、①◯◯なし学習、②◯◯学習、のほか半①◯◯あり学習がある。

教師, 強化

機械学習の4つの手法について、入力したデータに対して正解データ（教師データ）のペアを与えてモデルをトレーニングする分類や回帰など様々な問題に応用することができる手法は次のうちどれか？例：子供が新しい動物の絵本を読むときに親が「これはライオンだよ」と教えてくれることにより、子供が次にその動物を見たときに「これはライオンだ」と言えるようになる。

教師あり学習

機械学習の4つの手法について、入力したデータに対して正解データ（教師データ）のペアを与えず、代わりにデータ自体のパターンや構造を、モデルが自己で発見することでトレーニングする手法は次のうちどれか？例：おもちゃの箱の中にさまざまなブロックが入っていて、誰に教えられなくても、よく見ることで同じ色や形のブロックにグループ分けすることができる。

教師なし学習

機械学習の4つの手法について、コンピュータに「報酬」という特定の目標を設定し、その目標を達成するための最適な行動を学習させる手法で、ゲームAIの開発や自動運転車のような実世界の技術開発にも広く応用されている手法は次のうちどれか？例：ゲームを何度もプレイして「試してみる」ことで良い結果をもたらす行動を学んでいく

強化学習

機械学習の4つの手法について、一部を「教師あり学習」で、残りを「教師なし学習」で行う手法は次のうちどれか？この手法では、データ全てにラベル付をする必要がなく少量の正解データを用意すれば良いため学習コストを大幅に削減できるといったメリットを持っている反面、データ全てにラベル付をしないため教師あり学習と比較すると学習の精度が低いというデメリットを持っている。

半教師あり学習

教師なし学習のうち、与えられたデータを似た特徴やパターンを持つグループに分類する手法でデータの理解や分析、異常検知などに役立つ手法を①◯◯◯◯◯◯◯といい、データの次元（変数）を減らす（道案内の目印のように必要な情報だけ残す）ことで、情報を保持しながらデータの特徴を抽出することができる手法で、データの可視化や解析が容易になり、計算コストの削減やモデルの性能向上にも役立つ手法を②◯◯◯◯という。

クラスタリング, 次元削減

「どの問題にも万能で汎用的なモデルは存在しない」という意味をもつ定理をなんというか？

ノーフリーランチ定理

脳の高度な働きを支えている個々の神経細胞のことを何というか？

ニューロン

プログラミングによって、脳の高度な働きを支えている細胞を再現したものを何というか？

人工ニューロン

人工ニューロン（ノード）による複層的な情報伝達の仕組みを何というか？

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークをさらに何層にも重ねて作ったシステムのことを何いうか？

ディープラーニング

人工ニューロンの仕組みについて小さいものから大きいもの順に選択をしてください。

人工ニューロン（ノード）, ニューラルネットワーク, ディープラーニング（深層学習）

AIによる画像認識の過程について次に当てはまる言葉を答えなさい。１.対象画像を「細かい画素（①○○○○）」に分ける。２.その画素の「②○○○○」と「③○○○」を④○○データとして抽出する。３.画素の⑤○○○○で単純な形から徐々に複雑な形を認識する。４.最終的に対象の画像を認識する。

ピクセル, 位置情報, 色情報, 数値, つながり

AIがモノを認識する仕組みは、人間がモノを認識する仕組みと非常に似ている。

◯

人間の神経細胞（ニューロン）では、何度も繰り返し信号が伝えられると、その情報は重要性が高い情報であるとして、ニューロンの接合部分である「○○○○」といわれるものが大きくなり、効果的に伝達できるようになる。

シナプス

AIはニューラルネットワークで情報を処理するとき、すべての情報をフラットに捉えるのではなく、どの情報が大切で、どの情報がそれほど大切でないか、重要性に差を設けている。この、人間の神経細胞におけるシナプスの大きさを「①○○」といい、ニューラルネットワークを構成する人工ニューロン（ノード）が重要性に差を設けその情報量を調整することを「○○○○」という。

重み, 重み付け

機械学習モデルが訓練データに含まれる特徴やパターンに対して敏感になりすぎてしまう現象のことを何というか？

過学習

過学習（オーバーフィッテング）を防ぐための２種類の方法について、パラメータを調整・制限して、モデルの複雑さを制限し、適切な量の情報を学習できるようにする方法を①○○○といい、ニューラルネットワークの学習時に、ランダムに一部の人工ニューロンを無効化して休ませることで過学習を回避す、より汎用性の高いAIになる方法を②○○○○○○○という。

正則化, ドロップアウト

AIが1つのタスクから学んだ知識、別のタスクへと活用する学習手法をなんというか？

転移学習

AIには、処理することのできる内容に応じて、○つのレベルがある。

4つ

AIのレベルについて、次のAIはどのレベルであるか答えなさい。ーーー・単純な制御プログラム・制御プログラムは条件による分岐で構成され、入力に応じてあらかじめ決められているルールに従い出力を行うのみ・代表的な利用例は、AI家電（冷蔵庫、エアコンなど）

レベル１

AIのレベルについて、次のAIはどのレベルであるか答えなさい。ーーー・ルールベースシステムを利用したAI ・入力されたデータを解析して、単純な予測や決定を行う・代表的な利用例は、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

レベル２

AIのレベルについて、次のAIはどのレベルであるか答えなさい。ーーー・機械学習を利用したAI ・入力から自らデータパターンを見出し、それに基づいて最適な出力を調整し、返す。・代表的な利用例は、検索エンジン

レベル３

AIのレベルについて、次のAIはどのレベルであるか答えなさい。ーーー・ディープラーニングを利用したAI ・自ら特徴量の調整を含めた学習が可能・代表的な利用例は、自動車などの自動運転技術

レベル４

AIの２つの概念について、「専門家」のようなAIで、ある１つの分野ではプロフェショナルでも、それ以外のことは基本的にできないという特徴を持つものを①◯◯◯、対して何でもこなせる「多才な天才」のようなAIで、学習、理解、推論、計画など人間の知能が持つ多様な能力を持つものを②◯◯◯という。

ANI, AGI

現時点でAGI（Artificial General Interigence）は存在している

AIは、これまで○度のブームが生じたとされている。

AIが人間を超越し、知能的に自己進化する状態を何というか？

シンギュラリティ

シンギュラリティ（技術的特異点）は最初に数学者の①◯◯◯◯◯・◯◯◯◯によって提唱され、その後、AIの世界的権威である未来学者の②◯◯・◯◯◯◯◯◯がその著書で言及したことにより話題になった。

ヴァーナー・ヴィンジ, レイ・カーツワイル

①◯◯◯◯問題とは、レイ・カーツワイルによって提唱された問題で、AIやバイオテクノロジーが進化した結果、①年頃に②◯◯◯◯◯◯◯◯が起こり、AIが人間の知性を超越して、人間がさまざまな問題や脅威に直面するというものである。

2045, シンギュラリティ

AI技術が進歩して日常的に使われることになることで、もはや「AIではない」と感じられる現象を何というか？

AI効果

次のAIブームの説明について、当てはまるものを選びなさい。 --- ・1956年にダートマス会議で始まり、約20年間にわたって続いた。・主に、探索（問題を解決するために可能な解の空間を探索するプロセス）と、推論（与えられた事実とルールを使用して、新しい事実を導き出すプロセス）に焦点が当てられていた。・主に、ルールベースのシステムを実装しており、自然言語処理や機械学習などの分野も発展した。・1970年代後半には急速にブームが終息した。 ※ルールベースのシステムが複雑な問題に対して不適切であることが明らかになったため

第一次AIブーム

次のAIブームの説明について、当てはまるものを選びなさい。 --- ・1980年代後半から1990年代初頭にかけて発生した。・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。・専門家が持つ知識を正確に取り込むことが困難であったり、知識ベースが大きくなり過ぎ、管理が困難であったりといった問題から、「AIの冬」となった。

第二次AIブーム

次のAIブームの説明について、当てはまるものを選びなさい。 --- ・2010年代に入ってから現在までに続く。・ビッグデータの活用とディープラーニング技術の発展が特徴である

第三次AIブーム

1980年代後半に、ジェンフリー・ヒントンとテリー・セジュノスキーの率いる研究グループによって提唱された、ニューラルネットワークの一種で一定の確率で操作する動作のことを何というか？動作：データの関連性やパターンを見つけ出すときに、完全な答えを出すのではなく可能性のある答えをたくさん出し、最も良い答えを選ぶように動作する。

ボルツマンマシン

1986年に開発された、人工ニューロン（ノード）の間の接続をランダムではなく特定のルールに基づいて制約し、データ処理をネットワークの入力部分と推定部分の２つに分けることで、効率化したものを何というか？これによりこれにより教師あり学習に加えて教師なし学習も可能となった。

制限付きボルツマンマシン

生成モデルについて、1990年代から2000年代にかけて進展した、過去のデータから将来を予測する方法で、時系列データ（株価や天気などの時間の経過により変化するデータ）の予測に特に効果的なものを①◯◯◯◯◯◯◯、人間の脳の動き模倣した技術で、複雑なパターンを学習する能力で、2006年に制約付きボルツマンマシンを多段階に重ねた深層ネットワークが提唱され、そこら飛躍的に発展したもの②◯◯◯◯◯◯◯◯◯という。

自己回帰モデル, ディープラーニング

生成モデルについて、「畳み込み」という意味を持つ、画像認識や画像処理において非常に効果的なモデルで、画像の一部分（局所的な範囲）から特徴を抽出し、次の段階に対応付けすることを繰り返して、画像の局所的な特徴から全体的な特徴を抽出することができるモデルを何というか？例：初めの層では線や色の情報のみを、次の層ではそれら組み合わさった形状を、さらにその次の層では物体や風景をといった形で、より複雑な特徴を認識することができる。

CNN

生成モデルについて、データの次元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、２つの主要な部分から構成されるものを何というか？

VAE

VAEは、入力データを、そのデータの重要な特徴を捉えた潜在ベクトル（潜在変数）と呼ばれる低次元の表現に変更する役割（情報をコンパクトにまとめる）①◯◯◯◯◯と、入力として受け取った潜在ベクトルから、元のデータに近いモノを生成する役割（コンパクトな情報をもとに戻す）②◯◯◯◯の２つの主要な部分から構成される。

エンコーダ, デコーダ

生成モデルについて、２つのネットワークから構成されるモデルで、訓練ではこの２つのモデルが互いに競い合う形で行われるため「敵対的」と名付けられているものを何というか？

GAN

GANとは、２つのネットワークから構成されるが、ランダムノイズベクトル（ランダムな数字の列）や潜在空間のサンプル（データの特徴を表す情報）を入力として受け取り、それを元にデータの生成を試みる役割でもう一方を騙すようなデータを生成するモノを①◯◯◯、①が生成したデータを本物のデータと区別する役割で①が生成したデータについて、本物のデータと比較して真偽を判断するモノを②◯◯◯という。

生成器, 識別器

生成モデルについて、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り、長い連続したデータ（シーケンスデータ）には適さず、時系列の中でも短い会話のやり取り等の短文系の処理に適しているモノを何というか？

RNN

生成モデルについて、1997年に初めて提唱され、2000年に入り改良されたことで、より長い時間におけるシーケンスデータの依存関係の学習が可能となった、Transformerモデルにつながっていったモデルのことを何というか？【特徴】・入力される自然言語あまりにも長文になると精度が下がる・時系列での学習になるので並列学習に向かない・大規模データを学習するのには多大な時間がかかる

LSTM

生成モデルについて、2017年に研究者の論文で紹介されたモデルで、文章や言葉の処理に特化した深いニューラルネットワークの一種であり、CNNやRNNを使用しないことを特徴とするモデルを何というか？

Transformerモデル

Transformerモデルには、CNNやRNNを使用せず、文章の中で特に重要な部分に注意する「①◯◯◯◯◯（Self-②◯◯◯◯◯◯◯◯◯）」という新機能を採用し、②層のみを使用して構成されている。またまた、このモデルはRNNやLSTMと異なり、データの順番に関わりなく、多くの情報を同時③◯◯的に処理できることができ、大規模なデータセットの学習時間の大幅な短縮が可能となった。

自己注意力, Attention, 並行

Transformerモデル以降の派生モデルについて、大量のテキストデータを学習して新しい文章を生成する、2018年6月にOpenAIの研究チームが開発したAIを何というか？

GPTモデル

Transformerモデル以降の派生モデルについて、「双方向性」「MLM」「NSP」といった特性を持つ、2018年10月にGoogleが開発したモデルでTransformerの一部がモデルとなっているものを何というか？

BERTモデル

Transformerモデル以降の派生モデルについて、2019年にFacebook AIがBERTの改良モデルとして発表したモデルで、BERTの約10倍のデータ量と長い時間を使って訓練されたモデルを何というか？

RoBERTa

Transformerモデル以降の派生モデルについて、BERTを軽量にするモデルでGoogleの研究者によって開発された、パラメータの数を大幅に削減し、ハードウェアリソースの制限や電力の制限など、計算リソースが制限されている環境でも高いパフォーマンスを実現することを可能にしたものを何というか？

ALBERT

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 2018年に発表されたモデルで、「自然言語処理（NLP）」のタスクが実行可能。ただし、文脈の理解が短絡的であり、長期的な会話の文脈を保持する能力が不十分であったり、特定の質問への回答が不十分。

GPT-1

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 2019年に発表さえた、適切な文脈のテキストを生成できるようになったモデル。ただし、その性能の高さに加え、誤用・悪用のリスクを理解して管理するための仕組みが十分整備されていなかったため、当初は予防策として一部のバージョンが非公開になっていた。その後、リスクへの対応策を整備して全バージョンが公開された。

GPT-2

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 2020年に発表されたモデルで、大幅にパラーメータ数を増加させ、より深く自然言語を理解して、より人間らしいテキストを生成できるようになった。ただし、まだ完全に人間のような理解を行うわけではなく、また、特定の質問に対しては、依然として誤った回答もされる状態にあった。

GPT-3

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 2022年に発表されたモデルで、GPT-3の改良版。 GPT-3では搭載されていなかった、「RLHF」という強化学習の１つの手法で、人間のフィードバックに基づいて出力を調整する方法が採用されている。

GPT-3.5

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 GPT-3の多くの攻撃的な内容や誤った情報を生成する言語モデルが出来上がる可能性があったことを解決するために2022年にリリースされたモデル。 GPT-3をベースに、「RLHF」という強化学習の１つの手法で、人間のフィードバックに基づいて出力を矯正する方法が採用されている。

InstructGPT

GPTのモデルについて、次の説明文に合うモデルを選びなさい。 2023年にリリースされた、「ハルシネーション(幻覚)の減少」や「マルチモーダルの向上」などが見られたモデル。「ハルシネーション(幻覚)の減少」...モデルが誤った情報をあたかも正確・正しい情報のように生成すること。「マルチモーダルの向上」...テキストや画像、音声、動画などの異なるデータを一度に処理するAI技術。

GPT-4

人間が日常的に使っている言葉を、コンピュータが理解できるようにする技術をなんと言うか？

自然言語処理

強化学習の一つの手法で、人間のフィードバックに基づいて出力を矯正する方法のことをなんというか？またこのように、モデルを人間の求める適切な回答を出すように調整することをなんというか？

RLHF, アライメント

次の生成AIの特徴について当てはまるものを選びなさい。ーーーー・自然言語処理（NLP）と機械学習の技術を利用して文章やテキストデータを自動的に生成するAI

テキスト生成AI

次の生成AIの特徴について当てはまるものを選びなさい。－－－－・大量の動画データを収集後、AIが処理しやすいようにフレームごとに分割され、前処理 - 主な訓練手法には、「GAN」や「VAE」がある・各フレームの一貫性を保つことが重要 - 連続性データ処理に適する「RNN」が使用される

動画生成AI

次の生成AIの特徴について当てはまるものを選びなさい。ーーーー・生成手法が３つ存在する【手法①：GAN（敵対的生成ネットワーク）】【手法②：VAE（変分自己符号化器）】【手法①：CNN（畳み込みニューラルネットワーク）】

画像生成AI

次の生成AIの特徴について当てはまるものを選びなさい。ーーーー・AIは既存の音楽データセットから学習　- MIDIファイル（デジタル音楽のインターフェース規格）等の音楽データを含む　- シーケンスデータの処理に長けている「RNN」等を用いてデータセットの情報を水増しする　- その後、これを元に音楽を生成して人間のリスナーからのフィードバックを行う

音楽生成AI

次の生成AIの特徴について当てはまるものを選びなさい。ーーーー・大量の音声データを使用してディープラーニングモデルをトレーニングする　- トレーニングは、一般的に「教師あり学習」が用いられる

音声生成AI

ディープラーニングを活用して、人の顔の動きを再現・変更する技術のことを何というか？

ディープフェイク

ディープフェイクは主に写真や動画の加工にしようされており、学習にはディープラーニングモデル（①◯◯◯や②◯◯◯等）が活用される。

GAN, VAE

テキスト生成AIは①◯◯◯◯◯◯と②◯◯◯◯の技術を利用する

自然言語処理, 機械学習

画像生成AIは、①◯◯◯、②◯◯◯、③◯◯◯の技術を用いる。

GAN, VAE, CNN

音楽生成AIは①◯◯◯◯ファイル等の音楽データを含み、②◯◯◯の技術を使用する。

MIDI, RNN

音声生成AIの訓練手法には一般的に「◯◯◯◯◯◯」が使われる。

教師あり学習

動画生成AIは、訓練手法として①◯◯◯や②◯◯◯が使われ、連続性データ処理に適する③◯◯◯が使われる。

GAN, VAE, RNN

インターネットリテラシーには、①◯◯◯◯◯◯の理解、②◯◯リテラシー、③◯◯◯◯◯◯とプライバシー、④デジタル◯◯◯の要素が含まれている。

テクノロジー, 情報, セキュリティ, 市民権

メール・Webサイトを通じ、詐欺者が正規の機関やサービス提供者を装って、ユーザーから個人情報や金融情報などを不正に収集しようとする手口の詐欺のことを何というか？

フィッシング詐欺

QRコードは、偽のQRコードなどの悪意のあるORコードの場合、詐欺被害につながる可能性がある

◯

Wi-Fiについて、偽のWi-Fiに接続すると、通信の盗聴や悪意のあるソフトウェアの受信等の危険性がある

◯

インターネットの脅威は、データのアップロードとダウンロードにおいて、データのダウンロードのみである。

コンピュータや利用者に被害をもたらすことを目的としたソフトウェアの総称を何というか？

マルウェア

感染したコンピュータ内にあるデータを無断で暗号化して一時的に「人質」に取り、暗号を解除して復元するための「身代金」を要求してくるウイルスのことを何というか？

ランサムウェア

信頼、恐怖、疑い、好奇心といった、人間の心理的・感情的な隙を突いて、個人情報や重要なデータを盗み出す手法のことを何というか？

ソーシャルエンジニアリング攻撃

ソーシャルエンジニアリング攻撃の手法について、特定の個人や組織を標的にしたフィッシング攻撃の一種で事前に個人や組織の情報をリサーチしてユーザーになりすましてメール等で悪意のあるリンクや添付ファイルを送付することで情報を搾取するものをなんというか？

スピアフィッシング

ソーシャルエンジニアリング攻撃の手法について、魅力的なソフトウェアや注目のコンテンツの提供を「餌」としてターゲットの興味をひき、その結果として情報等を搾取するものをなんというか？

ベイト攻撃

ソーシャルエンジニアリング攻撃の手法について、個人や組織に対して何らかの秘密や情報を公にするとして脅迫し、金銭的等を要求ものをなんというか？

ブラックメール

ソーシャルエンジニアリング攻撃の手法について、ターゲットの信頼を得るために、信頼性の高い虚偽のシナリオ等の前提（プレテキスト）を設定し、それを根拠に情報を要求するものをなんというか？

プレテキスト

「人間中心のAI社会原則」において、①◯◯◯◯の原則、②◯◯・◯◯◯◯◯の原則、③◯◯◯◯◯◯確保の原則、④◯◯◯◯◯◯確保の原則、⑤◯◯◯◯確保の原則、⑥◯◯◯、◯◯◯◯及び◯◯◯の原則、⑦◯◯◯◯◯◯◯の原則の⑧◯つの原則が示されている。

人間中心, 教育・リテラシー, プライバシー, セキュリティ, 公正競争, 公平性、説明責任及び透明性, イノベーション, 7

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。ーーー・AIは高度な道具として人間の能力や創造性を拡大可能・AIの利用では、人が自ら利用の判断と決定を行うべき・AIの利用結果は、問題の特性に応じて、AIno開発・提供・利用に関わった種々のステークホルダーが分担して責任を負うべき・AI普及の過程で「情報弱者」や「技術弱者」を生じさせないシステムの実現に配慮すべき

人間中心の原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。ーーー・幼児教育や初頭中等教育においてリテラシー等の機会が提供されるほか、社会人や高齢者の学び直しの機会の提供が必要・すべての人が分離の境界を超えて学ぶ必要があり、リテラシー教育には、セキュリティやAI技術の限界に関する内容も必要

教育・リテラシーの原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。ーーー・パーソナルデータを利用したAI及びそのAIを活用したサービス・ソリューションにおいては、政府における利用を含め、個人の自由、尊厳、平等が侵害されないようにすべき・AIの使用が個人に影響を及ぼすリスクに対処するための技術的仕組みや非技術的枠組みを整備すべき・パーソナルデータを利用するAIは、当該データのプライバシーに関わる部分については、正確性・正当性の確保及び本人が実質的な関与ができる仕組みを持つべき

プライバシー確保の原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。「AIを積極的に利用することで多くの社会システムが自動化され、安全性が向上する。一方、少なくとも現在想定できる技術の範囲では、気象事象や意図的な攻撃に対してAIが常に適切に対応することは不可能であり、セキュリティに対する新たなリスクも生じる。社会は常にベネフィットとリスクのバランスに留意し、全体として社会の安全性および持続可能性が向上するように務めなければならない」

セキュリティ確保の原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。「新たなビジネス、サービスを創出し、持続的な経済成長の維持と社会課題の解決案が提示されるよう、公正な競争環境が維持されなければならない」

公正競走確保の原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。ーーー・AIの設計思想の下、人々が不当な差別をされることがなく、すべての人々が後世に扱われることが必要・AIの利用事実、利用データの取得方法や使用方法、動作結果の適正性を担保する仕組み等に関し、適切な説明が得られることが必要・人々がAIの出力を理解するため、AIの利用・採用・運用に関する開かれた対話の機会が必要に応じて提供されることが必要

公平性、説明責任及び透明性の原則

AI社会原則について、以下の内容を表すものを選びなさい。ーーー・大学・研究機関・企業間の対等な協業・連携や柔軟な人材の移動の促進が必要・AI工学の確立と、倫理的・経済的な側面を考慮した幅広いAI学問の確立が推進されることが必要・人々のプライバシーやセキュリティが守られた上で、あらゆる分野のデータが独占されることなく、国境を超えて通行利用できる環境が整備されることが必要・国際的な連携を促進し、AIを加速するコンピュータ資源や高速ネットワークが共有して研究開発環境を整備すべき

イノベーションの原則

「AI利活用ガイドライン」においては、生成AIのサービス利用者のみならず、サービスプロバイダおよび開発者に関するものも含め、①◯◯◯◯の原則、②◯◯◯◯の原則、③◯◯の原則、④◯◯の原則、⑤◯◯◯◯◯◯の原則、⑥◯◯◯◯◯◯の原則、⑦◯◯・◯◯の原則、⑧◯◯◯の原則、⑨◯◯◯の原則、⑩◯◯◯◯◯◯◯◯◯の原則の⑪◯のAI利活用原則が示されています。

適正利用, 適正学習, 連携, 安全, セキュリティ, プライバシー, 尊厳・自律, 公平性, 透明性, アカウンタビリティ, 10

総務省が発表している、人間中心のAI社会原則の構成として、下位から順に適するものを選びなさい。

AI利活用原則, AI社会原則, 基本理念

100

人間中心のAI社会原則において、基本理念とされているのは、「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続性のある社会」の３つである

○

ブラックエプロン②(LNB~BNA)

ブラックエプロン②(LNB~BNA)

画像工学（国試56〜76回）解説あり

画像工学（国試56〜76回）解説あり