A正解
学習データのカットオフ以降の最新情報は知らない
正解。モデルは学習した時点（カットオフ）までの知識しか持たないため、それ以降の最新情報は知りません。RAG などで外部の最新情報を補う必要があります。
ある企業が、生成 AI の導入提案書に「できること」だけでなく「できないこと」も正確に記載しようとしています。次のうち、生成 AI の本質的な限界として適切なものを 2 つ選んでください。
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複数選択してください
正解A, B
解説
生成 AI の本質的な限界を 2 つ選ぶ問題。
- 1「本質的な限界として適切なものを 2 つ」生成 AI が 苦手とする ことを選ぶ
B正解
厳密な計算や論理的推論を間違えることがある
正解。生成 AI は確率的に言葉を生成するため、厳密な計算や多段の論理的推論を間違えることがあります。正確さが必要なら検算や専用ツールで補います。
C不正解
推論を実行するたびに計算コストがかかる
推論のたびに計算コストがかかるのは事実ですが、これは運用上のコスト特性であり、モデルが原理的に『できないこと（本質的な限界）』ではありません。
本問が問う能力としての限界には当たらないため不正解です。
D不正解
応答の生成に待ち時間（レイテンシ）が生じる
応答までに多少のレイテンシが生じるのは事実ですが、これは性能・運用上の特性であり、モデルが原理的にできないこと（本質的な限界）ではありません。
能力としての限界を問う本問には当たらないため不正解です。
E不正解
クラウド環境がなければ一切動作しない
オンプレミスやエッジデバイス上で動作する基盤モデルもあり、クラウド必須という説明は事実として誤りです。
本質的な限界でも事実でもないため不正解です。
ポイント
生成 AI の本質的な限界には『学習データのカットオフ以降の最新情報は知らない（RAG などで補う）』『厳密な計算や論理的推論を間違えることがある（検算や専用ツールで補う）』があります。