生成AIは、従来の認識・予測型のAIとは異なり、テキストや画像などの新しいコンテンツを自ら創り出すAI技術の総称です。その基盤には、膨大なデータから言語や画像の構造を深く学習した「基盤モデル（Foundation Model）」があり、特に自然言語処理においては「Transformer（トランスフォーマー）」というニューラルネットワークのアーキテクチャが大きな変革をもたらしました。代表的な応用例である大規模言語モデル（LLM）は、次に続く確率が最も高い単語を予測することで人間のような自然な文章を生成します。画像生成においては、ノイズを徐々に除去することで画像を構築する「拡散モデル（Diffusion Model）」や、生成器と識別器を競わせる「敵対的生成ネットワーク（GAN）」といった技術が使われています。これらはビジネス文書の作成、プログラミングコードの生成、デザイン作成など多様な分野の生産性向上に貢献しています。
試験では、生成AIの核となる技術や関連用語（LLM、プロンプト、ハルシネーションなど）の定義を問う問題が出題されます。プロンプトエンジニアリング（AIから望ましい出力を得るための指示文の工夫）や、AIがもっともらしい嘘（事実とは異なる内容）を出力してしまう現象である「ハルシネーション（幻覚）」は頻出用語です。また、生成AIを利用する上での著作権侵害リスク、個人情報や機密情報の漏洩対策といったセキュリティやガバナンス観点からの注意点についてもよく出題されます。
LLM（大規模言語モデル、文章生成の基盤となるAI）、ハルシネーション（事実に基づかない誤った情報を出力する現象）、プロンプト（生成AIに対する入力・指示文）。