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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、AI開発プロジェクトの契約で問題になりやすい「何を成果物として扱い、どこまで保護すべきか」という論点について取り上げます。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、エキスパートシステムが主流だった第2次AIブームがなぜ終わりを迎えたのかという、AIの歴史を理解する上で重要な論点を扱います。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、生成AIの利用において誤解されやすい著作権の考え方を取り上げます。

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人に説明をするとき、例を提示することはよくあるが、生成AIにも例を与えることは有効だ。Googleで生成AIの開発に従事するアナリティカル・リングイストである佐野大樹氏は、「数学の問題などを解く過程を例としてプロンプトに含めることで、生成AIの正解率が上がるという報告もある」という。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は「プロンプトエンジニアリング」に関する記述を題材に、試験でも現場でも押さえておきたい考え方を確認します。

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Googleで生成AIの開発に従事する言語学者の佐野大樹氏は、「プロンプトに指示の補足を入れることによって、生成AIの回答はより整理され、分析などがしやすくなる」という。佐野氏が執筆した『生成AIスキルとしての言語学』より、指示の補足の有無によって、生成AIの回答がどう変わるか解説する。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。

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「論理的に伝える」ための第一歩は「伝えることのゴールを設定する」ことから始まる。論理的であるかどうかはゴールに向けて理路整然と話が整理されているかに左右されるが、このゴールが定まっていない限り、論理的かどうかの判断もつかないからだ。

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先延ばしグセの本質は「快楽」(アメ)を求めて「嫌なこと」(ムチ)から逃げようとする脳の作用にあるという。ソルツゲバー氏が執筆した『科学的根拠で 先延ばしグセをなくす』より、アメとムチを利用した3つの先延ばし防止方法について解説する。

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嫌なことをやらなければならないとき、人はネガティブな感情を抱くが、タスクを先延ばしにすると罪悪感が加わり、その感情は余計に強くなる。ソルツゲバー氏が執筆した『科学的根拠で 先延ばしグセをなくす』より、最初の「嫌だ」を受け流し、やらなければならないタスクを実行する方法について解説する。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は最初のAIブームで注目された探索・推論型AI製品の特徴を押さえます。

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AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回はAIモデル(機械学習モデル)への攻撃の一種である「データ汚染」についてです。

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AI検索サービスを展開する米国の新興企業Perplexityは、配信記事を無断で利用し著作権を侵害しているとして即時利用停止などを求める抗議書を送付した産経新聞社に対し、「日本でPerplexityに対する疑義が提起されていることについて困惑と遺憾の意を抱いている」とメールで回答した。

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