第5回 05 | 基礎演習Ⅱ

学籍番号と氏名を入力し、5問すべてに回答して「提出する」を押してください。不正解があった場合は、その問題の解説を読んでから、もう一度回答できます。

Q1.大規模言語モデルが計算問題や論理パズルで間違えることがある理由として最も適切なものはどれでしょうか。

計算問題は学習データにまったく含まれないため計算機能があえて禁止されているため数字を入力できないため言語のパターンから「もっともらしい続き」を予測しているだけで、計算を厳密に実行しているわけではないため

解説LLM は次の単語の予測にもとづいて答えるため、複雑な計算や厳密な論理では誤ることがあります。計算はツール（電卓や表計算）で確かめます。

Q2.AIが「自信のある口調で誤った内容」を出したときの適切な対処はどれでしょうか。

断定の根拠を尋ね、一次資料で確認するもう一度同じ質問をして、同じ答えなら信用する誤りは起こらないはずなので、そのまま使う口調が自信に満ちていれば正しいと判断する

解説AIの口調の自信と内容の正しさは無関係です。「根拠は」「出典は」と尋ねたうえで、示された資料を自分で確認します。

Q3.「機械学習」の説明として最も適切なものはどれでしょうか。

コンピュータが自分で電源を入れる仕組み機械を工場で組み立てる技術データからパターンや規則性を学び、明示的に手順を書かなくても判断や予測ができるようにする手法人間がすべてのルールを一つずつプログラムに書き込む手法

解説機械学習は、大量のデータから統計的にパターンを学ぶ手法です。生成AIも、機械学習（特に深層学習）を用いて言語のパターンを学習しています。

Q4.「教師あり学習」の説明として適切なものはどれでしょうか。

正解ラベルの付いたデータを使って、入力と正解の対応を学習する学校の先生がAIに授業をする試行錯誤の結果に報酬を与えて行動を学ばせる正解のないデータからグループ分けを見つける

解説教師あり学習は、「この画像は猫」のように正解ラベルが付いたデータで学習する方法です。ラベルなしのデータから構造を見つけるのが教師なし学習、報酬で学ぶのが強化学習です。

Q5.AIが示した数値の出典を確認できなかった場合、この授業での扱いとして適切なものはどれでしょうか。

「AIによると」と書けば使ってよい注に「未確認」と書いて使うその数値は使わない小数点以下を切り捨てれば使ってよい

解説確認できない数値は使いません。数値や統計は、公的統計や論文などの一次資料にあたり、同じ数値であることを確かめてから使います。

リサーチ・クエスチョンの確定AIクイズ