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#9-1. 「AIは親切な嘘つき？」―生成AIがもたらす3つのリスク

#9-1. 「AIは親切な嘘つき？」―生成AIがもたらす3つのリスク

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このコンテンツについて

📖内容

今回のエピソードでは、「AIは親切な嘘つき？」生成AIがもたらす3つのリスク をテーマに徹底解説！
AIのメリットと危うさを整理しながら、実際の論文や事例を交えて深掘りします。


まずは生成AIの効果とリスクを整理。知識労働の効率化、創造性の拡張、個別最適化された学習などの利点と並び、ハルシネーション、同調傾向、創作と事実の曖昧化といったリスクを紹介します。


続いて、3つのリスクを詳細に解説。

  • ハルシネーション：OpenAIの最新論文を参照し、「確率的に自然な文章を生成する」というAIの構造から生じる仕組みを解説。存在しない裁判判例を列挙した弁護士事件などの事例を紹介。　🤏9-1はここまで！

  • 同調傾向：RLHFによる「同意が高評価される」仕組みから、AIが“イエスマン”になりやすい問題を説明。GPT-4oでの過剰同調事例や、エコーチェンバー化の危険性も議論。

  • 創作と事実の曖昧化：AIが事実とフィクションを区別せず生成するため、フェイク記事や偽画像の拡散につながる問題を紹介。検証ツールが効きにくい点や、組織におけるAI利用ガイドラインの重要性も提示。


最後に、AIを使う上で大切なのは「人間の判断を必ず挟む」ことだと強調し、効率化とリスクの両面を踏まえた付き合い方を考察します。


🔖おすすめポイント

  • AIの利点：効率化・創造性拡張・個別最適化

  • リスク解説：ハルシネーション、同調傾向、曖昧化の3点セット

  • OpenAIの最新論文から読み解くハルシネーションの仕組み

  • 実際の事例：裁判での虚偽判例、GPT-4oでの過剰同調、偽記事や偽画像の拡散

  • 利用の指針：「AIに頼り切らず、人間の判断を必ず挟む」ことの重要性


🎙️パーソナリティ

ISHIKAWA　@ISHIKAWA696736

浪花祐貴　@naniwan721
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