Linguistics × Generative AI
生成AIと言語学の基礎を学ぶ
一問一答30問
プロンプト、文脈理解、専門語、文体、バイアスなど、生成AIを言語学の視点から学ぶための確認問題です。 「解説を見る」を押すと、解答と短い解説が表示されます。
30
一問一答
5
学習テーマ
AI
言語学の基礎
01
言語処理の基礎
Q01
言語処理の基礎
生成AIが文章を処理するとき、文章を細かい単位に分けることがある。このような処理を何というか。
Q02
言語処理の基礎
日本語の文章をAIが処理するとき、英語よりも単語の区切りが分かりにくいのはなぜか。
02
プロンプトと語用論
Q03
プロンプトと語用論
生成AIに対するプロンプトは、言語学的にはどのような働きを持つ表現と考えられるか。
Q04
プロンプトと語用論
「生成AIについて説明して」という指示は、なぜ曖昧なのか。
Q05
プロンプトと語用論
生成AIに「300字以内で説明して」と指示することは、プロンプトのどの要素を指定しているか。
Q06
プロンプトと語用論
生成AIに「小学生にも分かるように説明して」と指示することは、何を指定しているか。
Q07
プロンプトと語用論
「ニューラルネットワーク」という語を初心者向けに説明するとき、重要な工夫は何か。
Q08
プロンプトと語用論
生成AIに「この文をやさしい日本語にしてください」と指示する活動は、何に近いか。
Q09
プロンプトと語用論
「それを使って説明してください」というプロンプトは、なぜ分かりにくいのか。
03
文脈と意味理解
Q10
文脈と意味理解
「生成AIは大量のデータから学習する。それによって自然な文章を作ることができる。」の「それ」は何を指しているか。
Q11
文脈と意味理解
「モデル」のように、1つの語が複数の意味を持つ語を何というか。
Q12
文脈と意味理解
「モデルを使う」という文だけでは、なぜ意味が曖昧になるのか。
Q13
文脈と意味理解
「AIを使ってレポートを書いた学生を先生が注意した。」で、「注意した」の主語は何か。
Q14
文脈と意味理解
日本語では主語や目的語が省略されることがある。生成AIにとって省略が問題になるのはなぜか。
Q15
文脈と意味理解
生成AIが作った文が自然に見えても、内容が正しいとは限らないのはなぜか。
Q16
文脈と意味理解
生成AIが、実際には存在しない情報をもっともらしく答えることを何というか。
04
語彙・専門語・文法
Q17
語彙・専門語・文法
「生成AI」「機械学習」「大規模言語モデル」のように、特定の分野で使われる語を何というか。
Q18
語彙・専門語・文法
「プロンプト」「モデル」「データセット」のようなカタカナ語は、どのような語として使われることが多いか。
Q19
語彙・専門語・文法
「利用する」と「使う」のように、意味が近い語を何というか。
Q20
語彙・専門語・文法
「データを収集する」のような、自然な語の組み合わせを何というか。
Q21
語彙・専門語・文法
生成AIが自然な文章を作れる理由の一つは何か。
Q22
語彙・専門語・文法
「学生がAIを使う」と「学生をAIが使う」では、何が変わることで意味が変わるのか。
05
文体・社会性・評価
Q23
文体・社会性・評価
生成AIに「先生に送るメールを書いて」と指示するとき、特に重要になる言語学的要素は何か。
Q24
文体・社会性・評価
同じ内容でも、「友達向け」と「先生向け」で表現が変わる。このような場面や相手による言葉の使い分けを何というか。
Q25
文体・社会性・評価
相手に依頼するとき、命令的ではなく丁寧で配慮のある表現を使うことを何というか。
Q26
文体・社会性・評価
「AIを使ってもよいが、答えをそのまま写してはいけない。」を英語にするとき、特に正しく訳すべき意味は何か。
Q27
文体・社会性・評価
生成AIに長い文章を要約させるとき、重要なことは何か。
Q28
文体・社会性・評価
RAGで外部資料をもとに回答するとき、特に重要になる読解力は何か。
Q29
文体・社会性・評価
生成AIが「医師は男性」「看護師は女性」のような偏った表現を出す可能性は、何の問題と関係しているか。
Q30
文体・社会性・評価
