ケンテイラボ

⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム

データサイエンティスト検定リテラシーレベル290

問題

生成AIの学習データが偏っている場合に発生しやすい問題はどれか。

A公平性を欠いた偏見や差別的なコンテンツの生成✓ 正解
Bコンピュータウイルスの自動駆除
Cデータ処理速度の劇的な向上
Dハードウェアの物理的な故障

正解

A公平性を欠いた偏見や差別的なコンテンツの生成

解説

社会に存在する偏見が含まれたデータで学習した場合、生成AIは公平性を欠いた回答を出力するリスクがあります。

分野解説:⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム

社会におけるAI・データ活用の全体像を学ぶ分野です。Society 5.0の概念、バリューチェーンや事業活動の各領域でのAI活用例(研究開発・ダイナミックプライシング・チャットボットなど)、生成AIとプロンプトエンジニアリング、AI活用に求められる能力などが問われます。数理・DS・AIを社会実装の視点でとらえる分野なので、技術そのものより「どの場面で何のために使うか」という活用の文脈を押さえることが得点につながります。

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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて

DS検定リテラシーレベルの基礎を固める

主催一般社団法人 データサイエンティスト協会
出題形式CBT(コンピュータ上で受験する方式)。試験時間は公式サイトで要確認
試験時間試験時間は実施回により変動するため公式サイトで要確認
受験料受験料は改定されるため公式サイトで要確認
合格基準合格基準は公式サイトで要確認
難易度★★★☆☆
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