イントロ
生成AIの強み・限界・リスク
柔軟な生成能力と、幻覚・非決定性を同時に評価する
同じ、またはよく似た入力でも、生成条件や確率的な選択によって出力が変わり得る性質です。
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学習モード
外観
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定義
- とは、同じ条件に近い入力でも、生成結果が変わり得る性質です。
- 見分けるポイント
- は、、を生かし、要約や下書きを素早く行えます。一方、根拠のないや出力の揺らぎがあります。
手順
用途リスクを評価する順序
- 1
生成物を誰が、どの判断に使うか確認する。
- 2
誤りを人が検出・修正できるかを見る。
- 3
根拠提示、出力制約、検証、再試行などの対策を置く。
- 4
残るリスクが業務便益に見合う用途だけで利用する。
要点
判断で押さえる境界
広告案の発想支援では複数案が価値になりますが、口座残高や法的資格の確定回答では揺らぎや誤りが重大です。判断根拠のと事実のを別に評価します。も万能ではなく、確認者が根拠へアクセスでき、誤りを見抜ける条件が必要です。
- 1
適応性・対話・生成は強み
- 2
幻覚・不正確さ・非決定性は限界
- 3
誤り影響で自動化範囲を決める
例
- 場面
- 生成AIで、社内イベントの案内文と医療給付の受給可否回答を自動化する案を比べます。
- 順に考えると
- 案内文は担当者が下書きを確認でき、表現の複数案も価値になります。受給可否は規則と個人情報に基づく高影響判断で、もっともらしい誤答をそのまま返せません。後者は確定システムを正本にし、AIを説明文の補助に限定して根拠と人の確認を置きます。
- ここが結論
- 同じ生成機能でも、誤りの影響によって許可する役割を変えられます。
注意
流暢さは正確さの証拠ではない
確認
AIF-C01 判断チェック
Q1
生成AIの非決定性を最も適切に扱う方法はどれですか。
まとめ
まとめ
- 1
生成AIは適応・対話・生成に強い
- 2
幻覚・不正確さ・非決定性がある
- 3
用途の影響度で自動化範囲を変える
- 4
根拠と検証可能性を設計する
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