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Lesson 19: AI Governance and Technology Ethics

N1 Listening lesson 19: Lesson 19: AI Governance and Technology Ethics

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Questions

1

EUの「AI Act」でAIをリスクに応じて4段階に分類した際、「許容できないリスク」として原則禁止されているのはどれですか。

A.医療診断に使われるAI
B.オンライン広告最適化に使われるAI
C.採用選考に使われるAI
D.人の行動を操作するAIや社会的スコアリングに用いられるAI
2

日本の「AI事業者ガイドライン」が定める7原則に含まれていないのはどれですか。

A.利益の最大化
B.人間中心
C.透明性
D.プライバシー保護
3

中村教授が「ブラックボックス問題」として述べた内容はどれですか。

A.AIが大量の個人データを収集しているにも関わらず、収集目的が利用者に開示されないこと
B.AIハードウェアの内部構造が企業秘密として保護されているため第三者が検証できないこと
C.大規模言語モデルがなぜその出力をしたのかという判断根拠を人間が解釈・説明することが極めて難しいこと
D.AI開発のソースコードが特定の国にのみ公開されていること
4

生成AIの普及に伴う「著作権の問題」として述べられていたのはどれですか。

A.AI生成コンテンツが他のクリエイターの作品と見分けがつかなくなること
B.生成AIの学習データとして使用されたコンテンツの権利者への補償のあり方が国際的に未整備であること
C.AI生成の音楽・画像が既存の著作権登録制度に登録できないこと
D.AIが生成したコンテンツの著作権がAI開発企業に独占されていること
5

日本のAI競争力について中村教授が挙げた日本の強みはどれですか。

A.製造業・医療・農業などのドメインにおける高品質なデータと現場知識および高い技術的誠実性
B.世界最大規模のAI研究予算と政府主導の大規模言語モデル開発
C.半導体の自国生産能力と豊富なAI専門エンジニアの数
D.プラットフォーム企業の国際展開力とデータビジネスの規模
6

日本政府が「2025年度末までに年間25万人」を目標として掲げているのは何ですか。

A.AI倫理研修の受講者数
B.AIを活用した新規ビジネス創出数
C.AI関連特許の申請件数
D.AI人材の育成数

📚Key Vocabulary

AIガバナンス

えーあいがばなんす

AI governance

ブラックボックス問題

ぶらっくぼっくすもんだい

black box problem

ディープフェイク

でぃーぷふぇいく

deepfake

説明可能性

せつめいかのうせい

explainability

ハードロー/ソフトロー

はーどろー/そふとろー

hard law / soft law

リスクベースアプローチ

りすくべーすあぷろーち

risk-based approach

生成AI

せいせいえーあい

generative AI

信頼できるAI

しんらいできるえーあい

Trustworthy AI

リカレント教育

りかれんときょういく

recurrent education

アルゴリズムの透明性

あるごりずむのとうめいせい

algorithmic transparency

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