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G検定ジェネラリスト検定

「G検定ジェネラリスト検定」の記事一覧

「AIガバナンス」の議論において；AIが下した不当な決定に対し；人間がその不服を申し立て、再審査を求めるための仕組みを何と呼ぶか。

AIによる「自動化された不利益」から個人を守るための社会的なセーフティネット。

2026年1月25日

AIによる動画像解析において；「夜間の低照度映像」を昼間のように明るく鮮明にするだけでなく；ノイズを完全に除去して物体を認識しやすくする技術を何というか。

防犯カメラや自動運転の夜間走行において極めて重要な技術。

2026年1月25日

LLMの出力から「有害なアドバイス（爆弾の作り方など）」を排除するために；モデルに「そのような質問には答えない」という拒否のパターンを学習させるプロセスはどれか。

意図的に攻撃的な質問を投げ；弱点を見つけて補強する。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の圧縮」を数学的に解析する際；入力 $X$ と出力 $Y$ の間の「相互情報量」を最大化しつつ；中間層 $Z$ の情報量を最小化する考え方を何というか。

学習の本質が「予測に不要な情報の削除」にあることを説明する理論。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境の状態（State）」を完全には把握できない「POMDP」において；過去の情報を蓄積するために使われる構造はどれか。

過去の履歴を内部状態に保存することで；不完全な情報から最適な判断を導き出す。

2026年1月25日

LLMの運用において；「過去に一度答えた質問」を、LLMを介さずに高速かつ低コストで返すデータベース機能を何というか。

サーバー負荷を軽減し；ユーザーへの応答速度（レスポンス）を向上させる。

2026年1月25日

AIが「特定の民族や地域」に対して誤った医療診断を下しやすいといった問題を解決するために；「多様な人種のデータ」を意識的に収集・学習させる取り組みを何というか。

公平で普遍的なAIサービスを提供するための倫理的な責務。

2026年1月25日

モデルが予測した結果が「特定の個人（例：自分自身）」についてどのような影響を与えるかを、その個人のデータだけを少し変えて確認する手法はどれか。

「もし自分がこうなれば、審査に通るか」といった個別の疑問に応える手法。

2026年1月25日

AIを導入した際；「AIができる仕事」と「人間にしかできない仕事」を切り分けるのではなく；「AIと人間が協力して一つの仕事を完遂する」設計思想を何というか。

両者の得意分野を組み合わせ；相乗効果（シナジー）を狙う。

2026年1月25日

「AIセーフティ」の国際的な議論において；「高度なAIが自律的に自身のコードを改善し、制御不能になる」というシナリオを特に何と呼ぶか。

シンギュラリティに至る過程の一つとして；安全性上の最大の懸念とされる。

2026年1月25日