公式シラバスからの予想問題集
生成AIパスポートは、生成AI技術の基礎知識や実践的な活用スキルを証明する資格試験です。一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が運営し、AI初心者を対象に、コンテンツ生成の方法や事例、個人情報保護、著作権、商用利用に関する注意点などを学ぶ機会を提供しています。（公式ページ）
GPT Masterでは、生成AIパスポートの公式シラバスを参考にGemini 2.5Proを使って試験問題を予測して作成しました。したがって、これは一般社団法人生成AI活用普及協会の公式ページではありません。
また、作成した模擬試験は、試験問題を正確に予想するものではなく、生成AIによって作成された内容には誤りが含まれていたり、情報が古くなっている可能性があります。
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問題 1
(応用問題) AI技術やそれを取り巻く社会環境は急速に変化している。このような状況下で、企業や個人がAI倫理やガバナンスに関して取るべき最も重要な姿勢は何か、適切なものを1つ選びなさい。
問題 2
（応用問題）AI社会原則における「安全性（Safety）」が考慮すべきリスクとして、サイバー攻撃からの保護（セキュリティ）に加えて、特に重要となる側面はどれか。AIが物理世界と相互作用する場合（例：自動運転車、ロボット）に顕著となる。
問題 3
ディープフェイク技術が悪用されることによって引き起こされる可能性のある社会的な問題として、適切でないものを1つ選びなさい。
問題 4
2024年にOpenAIが発表した、テキスト、音声、画像を統合的に扱い、特に人間とほぼ同じ応答速度（レイテンシ）でのリアルタイム音声対話能力を大幅に向上させたモデルを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 5
コンピュータウイルスなどのマルウェアの一種であり、感染したコンピュータ内のファイルを使用不能な状態（暗号化など）にし、そのファイルを元に戻すことと引き換えに身代金を要求するものを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 6
(シナリオ問題) 友人がSNSに、自分の子供の写真や名前、通っている学校名などを頻繁に投稿している。プライバシー保護の観点から、この友人が取るべき対策として最も推奨されることを1つ選びなさい。
問題 7
オープンソースLLMの一つである「DeepSeek」シリーズ、特に「DeepSeek Coder」が、他の多くの汎用LLMと比較して特に高い性能を発揮すると評価されている分野は何か、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 8
機械学習の手法のうち、AI（エージェント）が試行錯誤を通じて、ある環境内で特定の目標（例：報酬の最大化）を達成するための最適な行動方針を学習する手法として、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 9
(応用問題) 画像認識モデルの学習において、データの水増し（Data Augmentation）として行われる一般的な画像処理の例として、適切でないものを1つ選びなさい。
問題 10
(応用問題) ChatGPTのようなテキスト生成AIを、新規事業の企画立案プロセスにおいて最も効果的に活用する方法として、適切な考え方を1つ選びなさい。
問題 11
(シナリオ問題) 企業が自社の広告キャンペーンに、画像生成AIで作成したイラストを使用することを検討している。この際、著作権侵害のリスクを低減するために、企業が取るべき行動として最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 12
LLMのテキスト生成において、次に出現する単語の候補を、確率の高いものから累積していき、その累積確率が指定した閾値pを超えるまでの単語群の中からランダムサンプリングする手法を何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。Temperatureと同様に生成の多様性を制御します。
問題 13
(横断的問題/Chapter 2, 4) 日本の著作権法において、AI開発のための学習用データとして、インターネット上などで公開されている著作物を利用することに関する一般的な考え方として、最も適切なものを1つ選びなさい。（2024年時点の一般的な解釈に基づく）
問題 14
大規模言語モデル（LLM）がテキストを生成する際に、生成される単語のランダム性（多様性）を調整するためのパラメータとして、一般的に用いられるものを1つ選びなさい。この値を高くすると、より多様で創造的な出力が得られる傾向があります。
問題 15
来週開催するプロジェクトの進捗確認会議のアジェンダ（議題リスト）案をテキスト生成AIに作成させたい。より適切なアジェンダを得るために、プロンプトに含めるべき情報として最も重要なものはどれか、適切なものを1つ選びなさい。
問題 16
Meta社が開発・公開したオープンソースLLM「Llama 3」に関する記述として、最も適切なものを1つ選びなさい。（Llama 2からの主な改善点を含む）
問題 17
大規模言語モデル（LLM）に対するプロンプティングの手法において、達成したいタスクの例（入力と出力のペア）を少数（数個）プロンプトに含めて提示する手法を何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 18
テキスト生成AIが生成する可能性のある芸術作品（音楽、絵画など）の批評について、留意すべき点として最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 19
BERTと比較して大幅にパラメータ数を削減し、軽量化を実現しながらも、同等またはそれ以上の性能を達成することを目指したモデルを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。「A Lite BERT」を意味します。
問題 20
(シナリオ問題) あるAI開発者(A社)が汎用的な画像認識AIモデルを開発し、それをAI提供者(B社)が特定の用途（例：工場での不良品検知システム）向けにカスタマイズして、最終的にAI利用者(C社)の工場に導入した。導入後、AIが特定の条件下で不良品を見逃す問題が発生した場合、「AI事業者ガイドライン」の考え方に基づくと、責任の所在や対応はどうなる可能性が高いか。最も適切なものを1つ選びなさい。