生成AIパスポート模試モード｜生成AIパスポート対策クイズ

Q1

AIの判断を過信することで生じる最大のリスクとして適切なものはどれか。

A 処理速度が著しく低下する

B ハルシネーションによる誤情報を見抜けず誤った判断を下す

C 電力消費量が増加する

D AIの学習処理が停止する

Q2

Attention Mechanismの利点として適切なものはどれか？

A 文脈上重要な情報に重点を置いて処理できる

B 学習データを完全に不要にできる

C 全ての出力を必ず正しくできる

D AIの法的責任をなくせる

Q3

弱いAI（ANI: Artificial Narrow Intelligence）と強いAI（AGI: Artificial General Intelligence）を区別する最も重要な点はどれか？

A 処理速度の違い

B 特定タスク特化型か、人間と同等の汎用知能を持つか

C 使用するハードウェアの違い

D プログラミング言語の違い

Q4

生物のニューロン（神経細胞）の構造で「シナプス」の役割として正しいものはどれか？

A 酸素と栄養素を細胞体に供給する

B ニューロン間で信号（神経伝達物質）を伝える接合部

C 細胞の遺伝情報を保管する

D 電気信号を増幅する専用器官

Q5

GPTの名称に含まれるTransformerの意味として最も適切なものはどれか？

A Attention機構を用いるニューラルネットワークのアーキテクチャ

B 画像圧縮専用のファイル形式

C ロボットを変形させる機械

D 検索エンジンの広告枠

Q6

RAGを使う際の注意点として最も適切なものはどれか？

A 検索対象文書の品質や更新状況が回答の正確性に影響する

B 検索対象文書の内容は回答に一切影響しない

C RAGを使えば出典確認は常に不要になる

D RAGでは誤情報が絶対に発生しない

Q7

プロンプトで出力形式を指定する利点として適切なものはどれか？

A 結果を確認・再利用しやすくなる

B AIが必ず最新情報を取得する

C 著作権問題がすべて解消する

D 個人情報保護が不要になる

Q8

LLMの翻訳タスクでより自然な翻訳を得るためのプロンプト戦略として正しいものはどれか？

A 「翻訳して」のみ記述する

B 「ターゲット読者・文書の種類・トーン（フォーマル/カジュアル）・固有名詞の扱い等を指定する」

C 翻訳対象テキストのみを貼り付ける

D 翻訳方向を指定しない

Q9

過学習を避ける手法として適切なものはどれか？

A 正則化

B フィッシング

C スミッシング

D ベイト攻撃

Q10

OpenAIの「o1」モデルシリーズの特徴として正しいものはどれか？

A より大きなコンテキストウィンドウを持つ標準的なLLM

B 応答前に長い「思考（チェーン・オブ・ソート）」プロセスを経て複雑な推論問題を解く能力に特化したモデル

C 画像生成に特化したテキスト-画像変換モデル

D ユーザーの行動データから学習するパーソナライズドモデル

Q11

GPTシリーズとBERTの主な違いとして正しいものはどれか？

A GPTはエンコーダーのみ、BERTはデコーダーのみを使用する

B GPTは左から右への一方向デコーダー（テキスト生成向き）、BERTは双方向エンコーダー（文章理解向き）

C GPTはGoogle開発、BERTはOpenAI開発

D GPTは教師なし、BERTは教師あり学習のみ

Q12

AI社会における「公平性（Fairness）」の説明として正しいものはどれか

A AIが全ての計算を同じ速度で処理する性質

B AIシステムが特定の個人・集団を不当に差別・偏見を持って扱わないこと

C 全てのユーザーが同一料金でAIを使えること

D AIが全ての言語を均等に理解できること

Q13

AI社会原則における安全性の説明として適切なものはどれか？

A AIの利用により生命・身体・財産等に不当な危害が生じないようにすること

B AIの処理速度だけを高めること

C AIにすべての個人情報を公開すること

D AI出力を常に無検証で採用すること

Q14

ボルツマンマシンの特徴として正しいものはどれか。

A 決定論的に出力が一意に定まる

B 確率的に状態を遷移しながら学習する

C 自己注意機構（Self-Attention）を用いる

D 教師あり学習のみ使用可能

Q15

偽情報またはディスインフォメーションの説明として最も適切なものはどれか？

A 人を誤認させる目的で意図的に作られたり拡散されたりする虚偽情報

B 画像を高解像度にする処理

C 学習データを正規化する処理

D プロンプトの出力形式を指定する記号

Q16

要配慮個人情報はどれか？

A 趣味

B 病歴

C 電話番号

D メールアドレス

Q17

GPT-4の説明として最も適切なものはどれか？

A GPT-3.5より高い性能を持つGPT系モデルとして登場したモデル

B GANの初期モデル

C ボルツマンマシンの軽量版

D 画像リサイズ専用ツール

Q18

プロンプトインジェクション（Prompt Injection）の説明として正しいものはどれか？

A プロンプトに大量のテキストを注入してLLMを過負荷にする攻撃

B 悪意あるユーザーが入力テキストにシステムプロンプトや安全制約を無効化する指示を埋め込み、LLMに意図しない動作をさせる攻撃

C LLMに特定のプログラミング言語を注入する手法

D プロンプトを自動生成するツール

Q19

「プライバシーバイデザイン（Privacy by Design）」の説明として正しいものはどれか？

A プライバシー設定をユーザーが手動で毎回行う仕組み

B システムの設計・開発の初期段階からプライバシー保護を組み込む考え方

C プライバシー保護ソフトウェアのブランド名

D ユーザーのプライバシーに関するアンケート調査

Q20

ハイパーパラメータの説明として最も適切なものはどれか？

A 学習前や生成時に人間が設定するモデル外部の調整値

B モデルが学習によって自動更新する重みだけ

C 生成AIの著作権者名

D 個人情報保護法上の符号

Q21

プロンプトにおける「Output Indicator（出力指示）」の例として正しいものはどれか？

A 「次の文を要約してください」

B 「対象テキスト：〇〇〇」

C 「回答はMarkdown形式で、見出しを含む3段落以内、専門用語を避けて書いてください」

D 「あなたはシニアエンジニアです」

Q22

音楽生成AIの説明として最も適切なものはどれか？

A メロディ・伴奏・楽曲などの音楽的コンテンツを生成するAI

B 画像の明るさだけを変更するAI

C 文章の誤字だけを検出するAI

D ネットワークの接続状態を監視するAI

Q23

NSPの説明として最も適切なものはどれか？

A 2つの文が連続する関係にあるかを予測する学習方法

B 文中の隠された単語を予測する方法

C 画像を生成するための競争学習

D 検索結果を順位付けする方法

Q24

Temperatureを高く設定した場合の傾向として最も適切なものはどれか？

A 多様で創造的だが不安定な出力になりやすい

B 常に事実性が高まる

C 必ず同じ回答になる

D 計算ミスが完全になくなる

Q25

アカウンタビリティの説明として最も適切なものはどれか？

A AIの利用や結果について説明責任を果たすこと

B AIの出力を自動で暗号化すること

C 画像を生成すること

D プロンプトを短くすること

Q26

生成AIに営業秘密を入力する場合の注意として適切なものはどれか？

A 利用規約や保存設定を確認し原則として不用意に入力しない

B 入力すれば営業秘密としての保護が必ず強まる

C 生成AIに入力した情報は絶対に外部保存されない

D 秘密管理性とは無関係なので自由に入力してよい

Q27

生成AI活用時の知的財産権に関する注意として適切なものはどれか？

A 既存著作物や商標等に類似した出力を利用する場合は権利侵害リスクを確認する

B AI生成物は常に権利侵害にならない

C AIを使えば他者の著作物を自由に商用利用できる

D プロンプトに入力した時点で他者の権利は消滅する

Q28

BERTで用いられる事前学習タスクとして正しいものはどれか。

A RLHF（人間フィードバックによる強化学習）

B MLM（Masked Language Model：マスク単語予測）

C 画像分類による事前学習

D 強化学習による報酬最大化

Q29

注意機構の主な役割はどれか？

A 計算速度向上

B 重要部分への注目

C メモリ削減

D 電力最適化

Q30

プライバシー理解で不適切はどれか？

A 事後対応で良い

B 第三者配慮

C 保護機能あり

D 文化配慮

回答済み 0 / 30問

生成AIパスポート 模試モード

生成AIパスポート模試モード