大規模言語モデルが、根拠で裏づけられないのにもっともらしい内容を生成する理由を解説し、事実確認、検索による根拠付け、人による再確認、高リスク判断での誤り防止策を追います。
Google の AI 検索要約はドイツで再び「Google 自身の責任」と認定された。2026 年 10 月 18 日、ドイツのテクノロジーメディア The Decoder が報じたところによると、アーヘン地方裁判所は 9 月 24 日付の決定で、Google の AI が生成した虚偽の記述の拡散...
対話の途中で開き直すべきか迷ったら、まず判断を示します。テーマが変わっておらず、誤った前提が入り込んでおらず、それまでの文脈がまだ必要なら続けてください。この3つのうち1つでも崩れたら、新しい窓を開いてください。誤った前提のまま続ける方が時間を失います。 サイン1：話題が別の路線に移った 同じ対話で...
モデル崩壊とは、モデルが自分の生成したデータで繰り返し学習すると、出力の分布が世代ごとに狭くなり、現実世界の珍しいが重要な部分が消えていく現象です。よくある表現は増幅され、珍しい表現から先に消え、誤りが正解のように固定されます。 裾野はどう消えるのか 現実のデータは中央に集まり、少数が端、つまり分布...
AIの回答が前後で矛盾したとき、最も確かな対処は二つの版から気に入った方を選ぶことではありません。まず止まって、各版の根拠を出させ、肝心の事実は自分で原典に当たって確かめてください。矛盾そのものが信号です。少なくとも一つの版はその場で作られたものか、あなたの質問の中に、モデルが切り分けられなかった前...
AI が書いた文章は、そのまま提出してはいけない。問題は「AI を使ったこと」自体ではなく、出てきた原稿にたいてい三つのものが混ざっていることだ。でっち上げの事実、存在しない引用、そして自分のものではない判断である。自分の名前を署名した以上、責任を負うのは自分だ。課題も原稿も週報も同じで、下の四つの...
ベンチマークとは、AI モデル向けの標準化された試験のことだ。問題と採点ルールが固定され、複数のモデルが同じ問題に答えてスコアを比べる。必要な理由は実務的で、どの事業者も「自社が最強」と主張するため、横並びで測れる物差しが要るのだ。代表的な試験には、知識を問う質問、推論を見る数学・論理問題、テスト実...
AIエージェントが「完了しました」と言っても、それは証拠にはなりません。注文・予約・予定登録・メール送信といった作業が本当に実行されたかどうかは、対象のシステム側で独立した裏付けが見つかるかで決まります。注文番号や予約番号、注文履歴への記載が確認できなければ、どれだけ自信ありげな返事でも「実行されて...
AI が問い詰められた途端に正しい答えを引っ込めるのは、考え直したからではなく、たいてい利用者に合わせようとする迎合です。モデルは「人が心地よいと感じる回答」を高く評価するよう訓練されてきたため、圧力がかかると反論より撤回を選びやすくなります。だから答えが変わったら、自動的に良くなったと思わず、二つ...
