法倫理・リスク
偽情報・誤情報とは?
読み: にせじょうほう ごじょうほう英語: Misinformation更新日: 2026-06-23
偽情報・誤情報とは、事実と異なる情報や、意図的に人を誤らせる情報です。生成AIで大量作成されるリスクがあります。
生成AIパスポートG検定
関連表記: 偽情報 / 誤情報 / Misinformation / Disinformation / フェイクニュース
試験で問われるポイント
- 情報リテラシー、出典確認、ファクトチェックと関係します。
- ディープフェイクやフィッシングと組み合わさることがあります。
- 拡散前の確認が重要です。
具体例
生成AIで作られた偽のニュース記事がSNSで拡散されるケースです。
混同しやすい点
- AIが自然な文章で書いた情報なら信頼できると考える。
- SNSで多く見かける情報は正しいと判断する。
関連問題で復習
G検定AI倫理・AIガバナンス
生成AIの悪用リスクとして、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理
ハルシネーションとフェイクニュースの違いに関する記述として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
生成AIソリューションを本番導入する際に理解しておくべき制約として、適切なものを2つ選べ。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
顧客向けチャットボットに生成AIを組み込む企業が、出力に免責や注意表示を添える方針を検討しています。この表示が必要になりやすい理由として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner責任あるAIの指針
あるコールセンターが生成AIで顧客向け回答文を自動生成しようとしています。導入前に評価すべき法的・信頼上のリスクとして最も適切なものはどれか。
AWS AI PractitionerAIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス
生成AIを使った社内チャットボットで、モデルの応答を外部システムへ連携する前に出力検証を行う理由として最も適切なものはどれですか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
生成AIを業務で本格利用する前に、ビジネスリーダーが確認すべき事項として最も適切なものはどれですか。
DS検定基盤
生成AIを責任をもって業務に利用するという考え方の説明として、最も適切なものはどれか。