香月 リサ 先生
模擬テスト3はリスク・倫理編よ。
ガバナンス分野は配点が大きい傾向があるから、真剣にね。
雪村 ましろ
がんばる〜! 倫理の問題もしっかり復習したもん!
戸倉 ジャスミン
法律系は苦手だったけど、Phase 8の復習でかなり整理できたっす。
30条の4、しっかり覚えたよ!
深見 つむぎ
つまり法律・倫理は定義・原則の正確な暗記が鍵、ということね。
曖昧な言葉に惑わされないよう、言葉の意味を精密に。
香月 リサ 先生
その調子よ! 全5問、始めましょう。
雪村 ましろ
倫理の問題、心を込めて解くもん!
雪村 ましろ
まずはハルシネーション対策から! ファクトチェックが基本だったよねぇ!
深見 つむぎ
「利用中止」は対策ではなく回避ね。
選択肢の言葉の意味を精密に読みましょう。
戸倉 ジャスミン
回避と対策、別モノってことか! 日本語の微妙なニュアンス、試験でも問われるんだね。
香月 リサ 先生
その通り。
「類似だけど意味が違う言葉」を区別する力が、法律・倫理問題では最重要よ。
確認クイズ
ハルシネーションへの対策として最も適切なものはどれか?
- AIの出力をそのまま信頼して業務に使う
- AIの出力を信頼できる情報源でファクトチェックする
- プロンプトを極端に短くする
- 生成AIの利用を完全に中止する
こたえを見る
正解: 2. AIの出力を信頼できる情報源でファクトチェックする
ハルシネーション対策の要はファクトチェック (一次情報源での検証) です。RAG活用、複数AIの併用、プロンプト工夫 (「わからない場合はそう答えて」) なども有効ですが、利用中止は対策ではなく回避に過ぎません。
香月 リサ 先生
次は公平性 (Fairness) の意味を問う問題ね。
AI倫理5原則の基本よ。
戸倉 ジャスミン
差別的結果を出さない、ってやつだね!
確認クイズ
AI倫理における「公平性 (Fairness)」の意味として最も適切なものはどれか?
- AIを全員に無料で提供すること
- AIが特定の集団に対して差別的・偏った結果を出さないこと
- 全AIモデルの性能を同一にすること
- AIの処理速度を均一にすること
こたえを見る
正解: 2. AIが特定の集団に対して差別的・偏った結果を出さないこと
公平性は、AIが性別・人種・年齢などの属性で不利益や差別を与えないことを意味します。データバイアスが主要な原因で、多様なデータセット・定期監査・多様な開発チームが対策となります。料金やパフォーマンスの話とは区別しましょう。
深見 つむぎ
次の問題は用語の識別ね。
データバイアス・ハルシネーション・過学習は混同しやすい3兄弟よ。
雪村 ましろ
それぞれの定義、ノートに整理したのぉ!
確認クイズ
AIの学習データに含まれる偏りが出力に反映される問題を何と呼ぶか?
- ハルシネーション
- オーバーフィッティング (過学習)
- データバイアス
- トークン制限
こたえを見る
正解: 3. データバイアス
学習データの偏りがAIの出力に反映される問題はデータバイアスと呼ばれます。ハルシネーションは事実に反する内容の生成、過学習は訓練データに適合しすぎる現象、トークン制限は入力長の上限で、それぞれ別概念です。
戸倉 ジャスミン
次は個人情報の問題か。
この手の問題は「不適切な選択肢」を選ぶ形式が多いよね!
香月 リサ 先生
「不適切なものはどれか」の反転問題は読み違えに注意ね。
確認クイズ
生成AIに個人情報を入力する際の注意点として不適切なものはどれか?
- 利用規約で個人情報の取扱い条項を確認する
- 可能な限り匿名化・仮名化してから入力する
- 効率化のため顧客の実名をそのまま入力する
- 学習データとして使われないオプトアウト設定を確認する
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正解: 3. 効率化のため顧客の実名をそのまま入力する
顧客の実名をそのまま入力することは個人情報保護の観点から不適切です。匿名化・仮名化、利用規約確認、オプトアウト設定の併用が推奨されます。実務でも特に注意すべきポイントで、情報漏洩事故の典型原因です。
香月 リサ 先生
最後はEU AI Actのリスク分類ね。
4段階と具体例の対応が要よ。
深見 つむぎ
採用・医療・教育などは高リスク、というのが鉄則ね。
確認クイズ
EU AI Actにおける「高リスク」に分類されるAI利用として最も適切なものはどれか?
- 一般的なチャットボット
- 採用選考に使用するAIシステム
- 画像フィルターアプリ
- 天気予報のAI分析
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正解: 2. 採用選考に使用するAIシステム
EU AI Actでは、採用選考・医療診断・法執行・重要インフラ・教育など、人の権利や生活に大きな影響を与える分野のAI利用が「高リスク」に分類され、厳格な要件 (リスク管理システム、人間の監督、透明性など) が課されます。
香月 リサ 先生
リスク・倫理編もお疲れさま! この分野は配点が高いから、自信がついたら心強いわよ。
戸倉 ジャスミン
ガバナンスって難しそうだけど、実社会の話だから面白いじゃん。
社会の授業みたいでさ、妹にも説明できるかも。
雪村 ましろ
ましろも、AIを大事に使いたいって気持ちが強くなった〜!
深見 つむぎ
倫理は単なる試験対策ではなく、社会人としての素養ね。
合格後も効いてくる知識よ。
香月 リサ 先生
その通りよ、つむぎさん。
さあ、最後の総合問題編に進みましょう!
戸倉 ジャスミン
ラスト1回、いくよ!
雪村 ましろ
みんなで乗り越えるの、楽しみだぁ!