AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第12問 生成AIの不適切利用に関する責任あるAIの課題
ある企業では、生成AIを使って社内向けの説明資料を作成しています。担当者は、外部の生成AIが作成した文章をそのまま自分が書いた内容として提出しようとしています。この行為に該当するものを、責任あるAIの観点では何と呼ぶか選択してください。
（問題ID：AIF101C012）
解答
正しい解答：Ｃ. 盗作（Plagiarism）
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徹底解説
責任あるAIの観点において、外部の生成AIが作成した文章をそのまま自分が書いた内容として提出する行為は、盗作（Plagiarism）と呼ばれます。盗作とは、他者または生成AIなどの外部ソースによって作成された文章や画像などのコンテンツを、出典を示さずに自分の成果物として提示する行為を指します。生成AIによるコンテンツであっても、その出所を明示せず、自らの創作であるかのように示す場合は盗作に該当します。責任あるAIの観点では、著作権や知的財産権の扱い、生成物の透明性が重要であり、人工知能（AI：Artificial Intelligence）が生成した内容を利用する際には、出典の明示や利用ルールの遵守が求められますので注意が必要です。企業や教育機関では、AI生成物の取り扱いに関するガイドラインを整備して、適切な利用を促すことが、組織ガバナンスの観点から重要です。
その他の選択肢は、生成物の出典を偽るような今回のケースの行為に該当するものではありません。侵害（Infringement）は、プライバシーや著作権などの権利を直接的に損なう行為を指します。盗作と関連はありますが、今回のケースは、自分の成果として偽るという行為が中心であるため、責任あるAIの分類では盗作とするのがより適切です。
毒性（Toxicity）は、AIが生成する出力に、攻撃的、差別的、侮辱的、またはその他の不適切で有害な内容が含まれてしまう問題を指します。また、幻覚（Hallucination）は、実際には存在しない内容や事実と異なる情報をあたかも正確であるかのように出力してしまう現象です。生成AIでは、訓練データに含まれていない情報が欠けている部分に対して、基盤モデルが、推測により補完しようとするために、このような不具合が発生することがあります。本問題のケースでは、生成内容の有害性や正確性ではなく、生成物の出典を偽る行為が焦点のため、毒性および幻覚のいずれも不正解となります。
Step Up！
データポイズニング（Data Poisoning）という攻撃手法をご存じの方は、毒に関連して、毒性（Toxicity）との違いが気になるかもしれません。ポイズニングは、モデルの学習過程に悪意あるデータを意図的に混入させて、学習プロセスを汚染することで、誤った挙動や偏った判断を引き起こす攻撃手法を指します。これに対して、毒性は、AIが生成する出力内容が有害になる状態を指すものであり、悪意ある攻撃者が関与していなくても発生する可能性があるリスクです。
問題掲載日：2026-04-18
Information
What's New
- 2026/4/18 問題ID: AIF101C012 生成AIの不適切利用に関する責任あるAIの課題に関する問題を追加しました。
- 2026/4/13 問題ID: AIF203C020 大規模言語モデルの比較評価に適したデータソースに関する問題を追加しました。
- 2026/4/12 問題ID: AIF202C016 白黒写真アーカイブのカラー化に適したモデルの選定に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/4/10 問題ID: AIF202C009 ビジネス上の有効性を測定するメトリクスに関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/4/6 問題ID: AIF202C016 白黒写真アーカイブのカラー化に適したモデルの選定に関する問題を追加しました。
Reference Books
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