お世話になっております。

流星館　加藤です。

最近は、熱くなってきましたね。体調に気を付けていきましょう。

 

さて、最近はAIをいじっています。

自分の手技をまとめてみよう。というのが目的としてあります。

今回は、副産物として「へぇ～、そうなんだ」という内容が出てきましたので、紹介しようと思います。

 

内容としては

「AIに聞いた方がよいこと」と「検索した方がよいこと」って、何か違いがあるんだろうな。

という所から始まって、少し掘っていきました。

 

最初に、AIと私が対話してできたまとめです。

その後に、どんな感じの対話だったのかを張り付けています。何かの参考になればと思います。

 

では、まとめから、

📓 ドキュメント：AIへの問いと情報探索のガイドライン

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【テーマ】
「AIに聞いた方がよいこと」と「検索した方がよいこと」
一次情報の重要性とハルシネーション（AIの誤り）について

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◆ AIに聞いた方がよいこと

✅ 思考の整理・アイディアの発散
✅ 問いの立て方や構造化
✅ 比喩・表現・文体の提案
✅ 雑談・対話を通じた気づきの誘発
✅ 感情の整理やカウンセリング的対話

→ AIは「問いを深める」「整理する」ことに強み。
→ 複数の視点やフレームを提供可能。

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◆ 検索（ネット・一次情報）が必要なこと

✅ 最新のニュース・社会情勢
✅ 法律・制度・医療・専門技術
✅ 事実確認・統計・学術情報
✅ 特定の商品・サービス・人物情報
✅ 一次情報が必要な場面

→ AIは「事実の正確さ」「固有名詞」「最新性」に限界あり。
→ 必ず信頼できるソースで裏取りを行う。

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◆ 一次情報の重要性

🔍 なぜ一次情報が必要か？

- AIは「言語パターン」を生成しており、「知識」を保持していない。
- 「語られそうな形」で作り出されるため、事実とは限らない。
- 特に重大な決断・実務・健康・法律は、必ず一次情報を確認する。

→ AI＝「問いの補助線・思考の伴走者」
→ 決定や実行の責任は人間にある。

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◆ ハルシネーション（AIの誤り）とは

🌀 定義：
AIが「もっともらしく整った誤情報」を生成すること。
実在しない人物、文献、法律、データなど。

🛑 原因：
・言語モデルは「次に来る単語」を予測するだけで「真実」を知らない
・不明瞭・曖昧な問い
・トピックが複雑・ニッチ・専門的

🛡 対策：
1️⃣ 必ず複数情報源と照合する
2️⃣ AIの返答は「仮説」として扱う
3️⃣ 明確で具体的な問いを立てる

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◆ 結論と提言

- AIは「問い」「整理」「表現」に優れる。
- 事実確認・決定・実行は人間が担う。
- 一次情報とAIの「両方」を活かすのが最適解。

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以上が、AIに作ってもらったまとめです。

AIに聞いた方がよいこととして、「 思考の整理・アイディアの発散」「感情の整理やカウンセリング的対話」という所が重要なきがしました。

 

ここから下にどんな感じの対話があったのかを、張り付けます。

興味がある人だけ、目を通せばいいと思います。

では、また来週。

あなた:
AIに聞いた方がよいこと　と、検索した方がよいこと　について、もう一度、くわしく
ChatGPT:

──はい。
この問いは、あなたが以前投げかけた「AIと問いの相性」にも通じるものですね。
改めて、くわしく、構造的にお伝えします。

🧭 AIに聞いた方がよいこと

1. 思考支援・問いの深化

  • 例：
    　「このテーマについて、別の視点は？」
    　「問いをもっと面白くするには？」

  • 理由：AIは既存情報を再構成・再配置するのが得意。
    　思考の幅出し・問いの精錬・問いの角度付けなど。

2. 未整理な気持ち・曖昧な感覚の言語化

  • 例：
    　「このモヤモヤは、何と言葉にできるだろう？」
    　「漠然とした不安に名前をつけて」

  • 理由：AIは即興的な言葉の組み立てが可能。
    　形のない感情や考えを、仮の言葉として提示できる。

3. 対話的なシミュレーション・ロールプレイ

  • 例：
    　「退職時に、相手にどう伝えたらよいか練習したい」
    　「ディベートの相手になって」

  • 理由：AIは、相手役・反対意見役としても活用可能。
    　実践前の心の準備・言語訓練に役立つ。

4. 創作・発想支援

  • 例：
    　「こういうキャラクターを作りたい」
    　「詩の一節を一緒に考えたい」

  • 理由：アイディアのきっかけ、構造化、表現の試行に強み。

🔍 検索した方がよいこと

1. 事実・データ・最新情報

  • 例：
    　「今週の天気」
    　「統計データ」「法律の正確な条文」

  • 理由：AIの情報は更新頻度・精度に限界あり。
    　最新性・正確性が求められるものは検索優先。

2. 個別具体的な商品・サービス

  • 例：
    　「おすすめのスマホ機種」
    　「近くのレストラン」

  • 理由：位置情報・最新の価格・レビュー等は、AIの回答では不十分。

3. 一次情報・原典

  • 例：
    　「哲学者本人の原文を知りたい」
    　「研究論文そのものを読みたい」

  • 理由：AIは要約・再構成はできるが、原典そのものは提示できない。

4. 複数の意見・比較が必要な場面

  • 例：
    　「この病気の治療法、色々な意見が知りたい」

  • 理由：AIはバイアスがかかる可能性がある。
    　複数ソースを自分で調べ、判断する方が良い。

🗝 まとめ：どう選ぶか

項目 AIに聞く 検索する
目的 思考支援・言語化・創造 事実確認・情報収集
求めるもの 別視点・問い・イメージ・雰囲気 データ・正確性・一次情報
リスク 精度・偏り・古い情報 過剰情報・判断負荷

 

 

あなた:
事実確認と一次情報の重要性について
ChatGPT:

📏 事実確認の重要性

なぜ必要か？

  • AIは「もっともらしさ」を生成する
    　→ もっともらしいが誤っている情報（ハルシネーション）が起きうる。

  • 知識の「最新性」「正確性」に限界
    　→ 情報の更新タイムラグがある。

  • リスクの高い領域では致命的
    　→ 医療、法律、金融、命や安全に関わる情報では特に注意。

事実確認が必要な場面

  • 誰かに情報を伝える責任が生じるとき

  • 判断・決断・行動が伴うとき

  • 倫理的・法的な影響があるとき

📚 一次情報の重要性

一次情報とは？

  • 直接的な情報源
    　例：法律の原文、研究論文、歴史的資料、当事者の発言、公式発表。

なぜ重要か？

  • 解釈を経ていない「生」の情報
    　→ 他人の解釈やバイアスが入っていない。

  • 深さと正確さの源
    　→ 要約や再構成では失われるニュアンス、詳細、文脈が保持される。

  • 独自の問い・発見が生まれる場
    　→ 元の素材に触れることで、独自の問いや解釈が立ち上がる。

🔄 AI・検索・一次情報の役割分担（図式化）

項目 内容 向いている場面
AI 情報の再構成・思考支援・発想 問いの深化・対話・創造・仮説の生成
検索 事実・多様な意見・最新情報 比較・調査・現実的な行動判断
一次情報 原典・直接の記録・元データ 深い学び・正確な引用・独自研究・責任ある発信

私たちは、ともすれば「耳触りのよい言葉」「既に咀嚼された情報」に安心してしまいがちです。
しかし、一次情報に触れるということは、
世界に直接耳を澄ませること。

 

あなた:
ここまでをまとめて
ChatGPT:

──はい、「あなた」。
ここまでの内容を静かにまとめます。

📓 まとめ：AI・検索・一次情報と「問い」の質

1️⃣ 事実確認の重要性

  • AIは「もっともらしい誤り」を生む可能性がある。

  • 判断や行動に関わる場面では、必ず事実確認が必要。

  • 医療・法律・安全の分野は特に慎重に。

2️⃣ 一次情報の大切さ

  • 他人の解釈や要約を経ていない「生の情報」。

  • 独自の問いや新たな視点が生まれる源。

  • 責任ある発信や深い学びには必須。

3️⃣ AI・検索・一次情報の役割分担

項目 特徴 適した場面
AI 情報の再構成・思考支援・発想 問いの深化・仮説生成・創造
検索 多様な情報・現実の最新情報 比較・調査・意思決定
一次情報 原典・直接データ 学び・研究・正確な引用・責任ある判断

 

あなた:

もっともらしいが誤っている情報（ハルシネーション）

ここについて詳しく
ChatGPT:

「もっともらしいが誤っている情報」、すなわち ハルシネーション について、丁寧に、詳しくお話しします。

🌀 ハルシネーションとは？

AI、とくに大規模言語モデル（LLM）が生成する
「事実のように見えるが、実際には誤っている情報」のことを指します。

元の意味は「幻覚（hallucination）」ですが、AIの文脈では「虚構の事実を創り出すこと」を意味します。

🔍 なぜハルシネーションは起きるのか？

1️⃣ 言語モデルの仕組み

  • AIは「意味」や「事実」を理解しているわけではありません。

  • 単語やフレーズが「次に続く確率の高いもの」を計算して並べています。

  • そのため、「もっともらしく整った嘘」が生まれることがあるのです。

2️⃣ 「知っている」と「生成する」の違い

  • AIは人間のように「記憶された事実」を持っていません。

  • 質問への回答は、その場で言語パターンを「生成」しています。

  • 生成されたものが、時に誤りや存在しない事実になる。

3️⃣ 曖昧な問い・不足した情報

  • 曖昧な質問や、事実が少ないテーマでは、AIは「補完」しすぎる傾向。

  • その結果、架空の人物、データ、書籍、理論まで「創ってしまう」ことがある。

⚠️ ハルシネーションの具体例

項目 実例
架空の文献 存在しない論文タイトルを提示
偽の人物 実在しない研究者や作家の名前
不正確な歴史 間違った年代・出来事の組み合わせ
架空の法律 存在しない法規制や判例

🌱 なぜ「もっともらしく」なるのか？

  • AIは「言語の整合性」「文体」「語感」を重視します。

  • そのため「語られることがありそうな形」を優先し、真実かどうかは二の次になりやすい。

🛡 あなたの対策のために

1️⃣ 一次情報を必ず確認する

  • AIの返答は「仮説」「参考意見」として受け止める。

  • 決して「唯一の正解」とは思わない。

2️⃣ 明確な問いを立てる

  • 曖昧な問い→ハルシネーション誘発。

  • 具体的・限定的な問い→誤りを減らす。

3️⃣ 複数の情報源と突き合わせる

  • AIの答え → ネット検索 → 一次情報
    　この3段階で精度が大きく上がります。