A正解
文章・画像・コードなどの新しいコンテンツを生成する
正解。従来の機械学習は主に予測・分類（既存の選択肢から答えを出す）を行うのに対し、生成 AI は文章・画像・コードなどの新しいコンテンツを生成する点が本質的な違いです。
ある研修で、予測や分類を行う従来の機械学習と生成 AI の違いを整理しています。従来の機械学習と比べたとき、生成 AI を特徴づける最も本質的な違いはどれですか。出力の性質に注目して選んでください。
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正解A
解説
従来 ML と生成 AI の本質的な違いを選ぶ問題。
- 1「従来の機械学習と比べたとき」予測・分類中心の 従来 ML との比較
- 2「生成 AI を特徴づける最も本質的な違い」新しいコンテンツを生成する点
B不正解
ラベル付きデータをいっさい使わずに学習できる点
生成 AI の事前学習は主にラベルなしデータで行われますが、ファインチューニングや RLHF ではラベル付きデータも使います。
また、学習方式は本質的な違いの説明としては不十分で、本質は新しいコンテンツの生成のため不正解です。
C不正解
従来の ML より少ない計算量で動作する点
基盤モデルは巨大で、計算量はむしろ従来 ML より大きいのが一般的です。
事実として誤りのため不正解です。
D不正解
予測の根拠を完全に説明できる点
大規模な生成 AI は内部が複雑で、説明可能性はむしろ課題とされています。
性質の説明として逆のため不正解です。
ポイント
従来の機械学習は主に予測・分類（既存の選択肢やラベルから答えを出す）を行うのに対し、生成 AI は『文章・画像・コードなどの新しいコンテンツを生成する』点が本質的な違いです。『データを使わない』『計算しない』『必ず消費電力が少ない』はいずれも事実と異なり、本質的な違いでもありません。