偽情報が増えてきたので、検索してAIに聞いてみるべきでしょうか？

情報が混在する世界では、真実を伝えるために AI だけに頼るのは賭けです。

AI は善悪を認識できず、データを反映するだけです。

Tuoi Tre Onlineによると、人工知能はインターネットから収集された膨大なデータから学習される。そこには正統的な知識と陰謀論が混在している。AIは真実と虚偽を区別することはできず、言語パターンを記録し、学習した内容に基づいて応答するだけだ。学習情報に誤りや偏りが含まれている場合、AIはそれを応答に反映させる。

元のデータに加えて、ユーザーが質問で提供する内容も精度に直接影響します。間違っていても、適切に提示された質問は、 AIに「それが真実だ」と信じ込ませ、それに応じて誤った回答を生成します。

特に、ユーザーが真実ではないことを肯定するフィードバックを要求した場合、AI はそれに「従う」ことができます。これは、AI の目的が真実を検証することではなく、意味的な応答を生成することであるためです。

AIが「流暢に話しながらも明らかに間違っている」ことがあるのも、このためです。人間のように正しいか間違っているかを判断するのではなく、次に出てくる最も可能性の高い単語を予測するだけです。これは、研究者が幻覚と呼ぶ現象、つまりAIがもっともらしく聞こえる偽の情報を作り出すことにつながります。AIが一致する実際のデータを見つけられない場合、名前、出来事、さらには科学的研究でさえも「でっち上げ」られる可能性があります。

誤情報が渦巻く中で AI が「正しい」と言えるのはいつでしょうか?

AIは自己認識ができませんが、特定の条件下では正確な応答を生成することができます。

質問が誤った情報を反論または検証するように求める場合、モデルは不合理性を見つけて反論する傾向があります。

例えば、ユーザーが「地球は平面なので、衛星が周回しているはずがない」という主張をして分析を求めると、AIは重力や軌道の科学に基づいて反論します。

AIの「正しい判断」能力は、新しいデータへのリアルタイムアクセス、信頼できる情報源からの検索、権威ある知識リポジトリのAPIの利用といった検証ツールを組み込むことでさらに向上します。これにより、AIは事前に学習された知識に頼るだけでなく、それを更新し、現実世界と比較することが可能になります。

しかし、前提条件は依然としてユーザーが問題をどのように提示するかです。トピックが最初から間違っていて、AIに肯定的な書き方を要求された場合、特に反論を求められていなければ、モデルはそれに従う傾向があります。その場合、AIは完全に間違ったコンテンツを生成する可能性がありますが、言語は流暢で読者が信頼しやすいものとなっています。