IT PASSPORT
ITパスポートの問題解説
問題
生成AI（大規模言語モデル）が、事実に基づかないもっともらしい誤った内容を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象を表す用語として、最も適切なものはどれか。
- ア オーバーフィッティング
- イ アノテーション
- ウ ファインチューニング
- エ ハルシネーション
出典：オリジナル問題｜参考範囲：IPA ITパスポート試験シラバス（最新版）、情報処理技術者試験の基礎知識
正解と解説
正解：ハルシネーション
解説：大規模言語モデルは、学習した大量の文章から「次に来そうな言葉」を確率的に予測して文章を作ります。そのため、実在しない論文や誤った統計を、本当らしい文体で生成してしまうことがあります。これがハルシネーションです。対策として、出力内容を人間が必ず確認（ファクトチェック）したり、根拠となる情報源を一緒に検索して参照させる仕組みを使ったりします。
覚え方：『AIが幻（ハルシネーション）を見て言い切る』とイメージし、過学習（オーバーフィッティング）やラベル付け（アノテーション）と取り違えないようにしましょう。
他の選択肢はなぜ違う？
- アオーバーフィッティング（過学習）は、機械学習モデルが訓練データに適合しすぎて未知のデータへの予測精度が下がる現象であり、誤情報をもっともらしく生成する現象とは別物です。
- イアノテーションは、学習用データに正解ラベルや意味づけを付与する作業のことで、生成された誤りそのものを指す言葉ではありません。
- ウファインチューニングは、既存の学習済みモデルを特定の用途向けに追加学習で調整する手法であり、誤生成という現象を表す用語ではありません。
この問題について
IPAのITパスポート試験シラバスとIT基礎知識を参考に、Sikaku Master向けに独自作成した問題です。公式試験問題・過去問題の転載ではありません。
IPAの過去問題の転載ではなく、シラバス・公開情報に基づく独自問題として作成しています。