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Lv072

「Lv072」の記事一覧

LLMの運用において；特定の「不適切な画像や文章」を学習データから遡って削除し、モデルからその知識を消去する最新の技術分野を何というか。

一度学習した内容を「忘れさせる」ことで；著作権やプライバシーの問題に対応する。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境からの報酬」が全くない状態で；「世界を自由に歩き回り、どのような行動をとればどのような状態になるか」の地図だけを先に作る段階を何というか。

後の学習を高速化するために；まず環境の物理法則や構造を把握するプロセス。

2026年1月25日

モデルの精度向上のために；「似たような複数のデータセット」から得られた複数のモデルを、単に平均するのではなく「メタモデル」で学習させる手法を何というか。

各モデルの「得意・不得意」をさらに別のAIが学習して統合する高度な手法。

2026年1月25日

AIが「特定のSNSユーザーの性格や心理的弱点」を分析し、それを利用して「購買意欲を極限まで高める広告」を出す心理的なターゲティングを何と呼ぶか。

個人の自由な意思決定を技術によってバイパスする倫理的問題。

2026年1月25日

AIを導入した際の「業務の自動化率」において；「人間が全く介在せず、AIが全ての例外処理まで完遂する」最高難易度の自動化レベルを何と呼ぶか。

自動運転のレベル分けに準じ；人間が完全に責任を手放す段階。

2026年1月25日

複数の変数の関係を調べる際；「AとBの両方に影響を与える共通の原因C」が存在する場合、Cを考慮せずにAとBの相関だけを見ることで生じる誤った因果推論を何というか。

見かけ上の相関に騙されず；真の因果関係を特定するための最大の障壁。

2026年1月25日

画像生成AIにおいて；「実在する特定の風景」の写真を読み込ませ、その「構図を保ったまま、季節や天候だけを変える」高度な改変技術を何というか。

元の画像の本質的な構造（エッジや深度）を保ちつつ；見た目だけを塗り替える。

2026年1月25日

「AIガバナンス」において；AI開発企業が「自社のAIが社会に与える影響」を事前に予測し、リスクがあれば公表する、環境アセスメントのAI版を何というか。

製品リリース前に社会的な害を未然に防ぐための透明性確保手段。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「結合の強さ（重み）」を、特定の数学的な規則（例：物理法則）に従うように制限をかけて学習させる手法を何というか。

データの不足をドメイン知識（方程式など）で補い；科学的に正しい予測を行わせる。

2026年1月25日

LLMに「自分の考えを一度下書きさせ、その下書きに対して自分でツッコミを入れさせてから最終回答を出させる」という高度なプロンプト手法を何というか。

自己批判を通じて論理的なミスを修正し；回答の質を飛躍的に高める。

2026年1月25日