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をとこ
人生がかかった試験で
「この主張を正当化せよ。ただし、それを裏付ける研究データを5つ、具体的な数値と研究機関を提示して回答しなさい。」
と言われたらどうしますか。
①とりあえず知っていることを書く。
②「採点者が確認しない」ことを想定して、ありそうな数字や実際にある機関を交えながら「ぽく」書く。
おそらく全員がこの手順を踏むんじゃないかなと。曖昧な知識を頼りに作り出す。
(たまには「空白」で提出する人もいる(AIも分かりませんと答えるときもある))
AIは正確な知識を持ってる。けど、その反対の情報、微妙に数字がズレた間違った情報も「超」持ってる。
もし、自分の頭の中に似たようなデータ(似たような数字、似たような研究機関、似たような研究方法など)が無数にあったとしたら、正確に答えれる自信ありますか。
しかも、その情報は同時にインプットされたもので、重要度も同じとされていると。
結論「正確に答えれる方がおかしい」となる。
これがハルシネーションかなと。
AIが嘘をつく原理かなと。
(僕は研究者でもなければ、開発者でもないです。調べて知った程度のAIの仕組みから導いた個人的な推測です。なので、1つの可能性として読んでください。)
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なので、AIに検索機能が必要なのです。 情報は「知識」からではなく「ネット」から引用する必要があります。と。
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推測ね推測。 でも、当たってる気がする。 (無責任こわ)