問題一覧
1
AIとロボットの区別に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
2
機械学習に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
3
次のうち、2019年3月に統合イノベーション戦略推進会議が決定した「人間中心のAI社会原則」において、「基本理念」とされた3つに該当しないものはどれか。
産業の発展する社会
4
動画生成AIとディープフェイクに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
5
AIの得意・不得意なタスクに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
6
音声生成AIおよび動画生成AIに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
7
2019年3月に統合イノベーション戦略推進会議が決定した「人間中心のAI社会原則」における「AI社会原則」の内容に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
「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。
8
個人情報保護法に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
9
インターネットリテラシーに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか
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。
10
AIの背景と現在に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
11
AIに知能をもたらす仕組みに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
12
ルールベースに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
13
機械学習に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
14
機械学習において、「入力したデータに対して正解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」に該当するものは、次のうちどれか。
教師なし学習
15
機械学習における「教師なし学習」の手法に関する次のア～エのうち、適切なものを組み合わせたものはどれか。 ア 正則化. イ クラスタリング ウ ドロップアウト エ次元削減
イとエ
16
教師なし学習に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
次削減を行うと、データの可視化や解析が容易になる。
17
強化学習に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
18
半教師あり学習に関する次の記述のうち、不適切なものはいくつあるか。 ア 半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせた手法である。 イ半教師あり学習では、少量の正解データを用いて大量のラベルのないデータを効率的に学習する。 ウ 半教師あり学習における学習の精度に関しては、教師あり学習に比べて高くなることが多い。 エ 半教師あり学習では、データのすべてではなく、少量の正解データを用意すればよいので、学習コストを大幅に削減することができる。
１つ
19
機械学習に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
20
過学習に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
21
AIの種類等に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
22
AIの歴史とシンギュラリティに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
23
ボルツマンマシンおよび制限付きボルツマンマシンに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
24
自己回帰モデルとディープラーニングに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
25
CNNに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
26
VAEに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
27
GANに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
28
RNNおよびLSTMに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
29
Transformerモデルに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
30
次のア～エのうち、Transformerモデルの派生モデルとして適切なものは、いくつあるか。 ア RNN イ ALBERT ウ BERT エ GPT-1
３つ
31
BERTモデルに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
32
Transformerモデル以降の派生モデルに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
ROBERTaは、BERTの約10分の1のデータ量で訓練された。
33
GPTモデルに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
34
GPT-3、InstructGPT、GPT-3.5に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
GPT-3.5は、InstructGPTと異なり、RLHEを採用していない。
35
GPTモデルに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
36
テキスト生成AIに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
37
テキスト生成AIを利用するメリットに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
偏見や差別的な表現の生成がなくなる。
38
テキスト生成AIを利用するデメリットや留意点に関する次のア～エの記述のうち、適切なものはいくつあるか。 ア 情報や誤った情報の生成の可能性がある。 イ偏見や差別的な表現の生成の可能性がある。 ウ 特定の文脈や専門知識に関して限定的な理解しか持っていない場合がある。 エ AIが管理してくれるため、データプライバシーとセキュリティに留意する必要はない
３つ
39
画像生成AIにおける画像データ作成手法に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
40
画像生成AIを利用するメリット・デメリットに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
41
音楽生成AIに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
42
セキュリティとプライバシーに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
43
インターネット上のセキュリティ脅威に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
44
インターネット上のセキュリティ脅威に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
45
ソーシャルエンジニアリング攻撃に関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
46
生成AIの技術的発展に潜む脅威に関する次の記述のうち、不適切なものはいくつあるか。 ア 生成AIの技術的発展は、詐欺をする者（攻撃者）にも技術力を与え、準備にかかる時間的、金銭的コストを削減することになる。 イ生成AIの技術的発展により、世界中のどこからでも、また、相手の言語に精通していなくても、違和感のないフィッシングメールの生成が可能となる懸念がある。 ウ 生成AIの技術的発展により、大規模な災害やテロ、戦争などが発生した際、特定の団体をおとしめる動画や、起きていないことを実際に起きたかのように見せる動画を作ることが可能となる懸念がある。 エ 生成AIの技術的発展により、フィッシング詐欺やワンクリック詐欺で用いられるのWebサイトが、公式Webサイトと見分けがつかないほど精巧・高品質になる可能性がある。
なし
47
個人情報保護法第2条の定義に関する次の記述のうち、最も 不適切なものはどれか。
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。
48
「個人情報」には、その情報単体では特定の個人を識別することができなくても、他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなる一定のものも含まれる。 ア電話番号情報 イ勤務先 ウ 家族構成 エ 企業の財務
３つ
49
要配慮個人情報および機微情報に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
50
匿名加工情報に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
51
知的財産に係る権利に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
52
肖像権とパブリシティ権に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
肖像権は、法律の明文で規定され、保護されている。
53
不正競争防止法に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
54
Al成物に関する権利や事実確認等に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
55
「AI利活用原則」に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
「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。
56
LMとLLMに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
57
LLMに関する次の記述のうち、最も適切なものはどれか。
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。
58
LLMモデルにプロンプトを入力する際、意識をすることで出力の質が向上する要素に含まれないものはどれか。
入力の日付
59
Zero-ShotプロンプティングおよびFew-Shotプロンプティングに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
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。
60
テキスト生成AIを用いたビジネス応用に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
テキスト生成AIは、大量のデータセットで学習しているため、生成するビジネス文書に誤解や誤訳が生じることはない。