生成AIは間違う？どんなことを間違いやすいのか？

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近年、目覚ましい発展を遂げ、様々な分野で活用が拡大している生成AIですが、その能力は決して万能ではありません。

あたかも人間が創造したかのような自然な文章や画像を生成する一方で、時に不正確な情報や不適切な内容を出力することがあります。

本記事では、生成AIが陥りやすい誤りの種類とその原因について解説します。

事実誤認と知識の限界：学習データに依存する故の弱点

生成AIが持つ事実誤認と知識の限界という点について確認していきましょう。

学習データに制約される知識

生成AIの知識基盤は、学習に用いられた膨大なデータに依存しています。

AIは、このデータからパターンを抽出し、新たなコンテンツを生成するため、学習データに含まれない情報や、学習後に発生した最新の情報については、正確な出力を保証することができません。

最新情報および専門知識の欠如

広範な一般的知識を有する傾向がある一方で、社会情勢や科学技術は常に変動しており、生成AIが学習する時点以降の最新情報や、高度な専門知識を必要とする分野においては、不正確な出力をする可能性があります。

人間の専門家が有するような、深い理解や最新の研究成果に基づいた回答は困難です。

アップデートされたばかりのツールの情報を質問すると、実際の操作と異なることがありました。

学習データに起因する誤りの伝播

生成AIの学習データには、人間の作成した誤情報や不確かな情報が含まれる可能性があり、AIはこれをパターンとして学習し、出力結果に反映させることがあります。

情報の信頼性が十分に検証されていないデータを用いた場合、AIは誤った知識を拡散する危険性も内包しています。

文脈理解の曖昧さ：高度な意味解釈の困難性

生成AIを扱ううえで気をつけたいのが、文脈理解の曖昧さです。

我々が普段おこなっている会話というのは、文脈や背景知識などさまざまな要素を踏まえながらおこなっています。

しかし、生成AIの場合はそういった点に関して曖昧さがあるという点について確認していきましょう。

表面的な言語パターンの認識

生成AIは、言語の統計的なパターンや文法構造を高度に認識しますが、人間の言語理解に不可欠な文脈、背景知識、常識に基づく推論は限定的です。

言語は単なる記号の羅列ではなく、文化的、社会的な背景を含む複雑なシステムであり、その理解はAIにとって依然として難しい課題です。

比喩、皮肉、暗喩の解釈の困難性

比喩表現、皮肉、暗喩といった間接的な表現は、文脈依存性が高く、生成AIがその真意を正確に理解することは困難です。

皮肉を効かせたジョークは、生成AIにとって理解しにくい分野といえそうです。

これらの表現は、文字通りの意味とは異なる意図を持つことが多く、AIの表面的なパターン認識能力では捉えきれません。

長文脈における一貫性の欠如

局所的な文脈には対応できるものの、長文や複雑な対話の流れ全体を把握し、一貫性を維持した出力を生成することは、生成AIにとって依然として課題です。

物語の筋や議論の論理構造を長期にわたって正確に把握し、矛盾のない出力を維持することは、現在のAI技術では難しい側面があります。

創造性の限界：統計的生成と真の独創性

生成AIは日常的なタスクを処理する場合や、同じような繰り返し作業をしてもらう際にはとても役立つツールです。

しかし、1からアイデアを生み出す、という点に関しては人間を超えられない部分があるという点について確認していきましょう。

パターンに基づく生成と革新性の欠如

生成AIは、学習データから抽出したパターンを組み合わせることで新たなコンテンツを生成しますが、人間の意図的な革新性や独創性を伴う創造とは本質的に異なります。

AIによる生成は、既存の要素の再構成に過ぎず、真に新しい概念やアイデアを生み出す能力は限定的です。

生成AIを使って誰も考えたことがないサービスを作り出したと思っても、実は既存のサービスの再構築だった、ということもありまえます。

論理的整合性および意味的妥当性の欠如

統計的確率に基づいて言語要素を連結する過程で、全体としての論理的な整合性や意味的妥当性が損なわれることがあります。

局所的には自然な文章に見えても、全体として意味が通じない、あるいは論理が破綻している場合があります。

人間による解釈が困難な出力

学習データ内のノイズや異常なパターンを学習した結果、人間にとって意味不明な出力が生成されることがあります。

これは、AIが必ずしも人間にとって合理的なパターンのみを学習するわけではないことに起因します。

倫理的バイアスと偏見の再生産：学習データに潜む問題

たとえば時事的な世間話をしているとき、ある人が言っている意見をすべて鵜呑みにする人は少ないでしょう。

あくまで参考程度にとらえて、何が正しいかは自分で判断するのが一般的です。

しかし、生成AIを使っている場合、そういった点を忘れやすいという点について解説します。

学習データに内在する社会的偏見

学習データに社会的な偏見やステレオタイプが含まれている場合、生成AIはこれを学習し、出力結果に反映させる可能性があります。

AIは、学習データに含まれる情報を中立なものとして処理するため、意図せず偏見を増幅させる可能性があります。

ある生成AIツールに政治的な質問をすると、リベラル寄りな回答が生成されやすいという噂もあります。

バイアスが反映された出力例

特定の属性に対する差別的な表現や、不公平なステレオタイプを助長するコンテンツが生成されるリスクが存在します。

例えば、特定の職業と特定の性別を結びつけるような表現や、人種や民族に関する否定的なイメージを生成する可能性があります。

公平性の確保と倫理的利用の課題

生成AIの公平性を確保し、倫理的に適切に利用するためには、学習データのバイアス軽減策と、出力結果に対する批判的評価が不可欠です。

技術的な対策に加えて、開発者や利用者の倫理観の醸成も重要な課題となります。

過信と誤用のリスク：技術の特性理解の重要性

我々は何気なく生成AIを使っていますが、その仕組や内部的なものを理解している人は少ないといえるでしょう。

「生成AIは完璧で万能だ！」と思うことのリスクについて解説します。

高度な出力能力による過信

生成AIの自然で高品質な出力は、利用者に過信を招き、その出力を絶対的なものとして依拠する危険性があります。

特に、AIの内部処理がブラックボックス化している場合、利用者はその誤りに気づきにくい可能性があります。

専門知識および倫理的配慮を要する場面での注意

専門知識や倫理的判断が求められる分野においては、生成AIの出力を鵜呑みにするのではなく、人間の専門家による検証が不可欠です。

AIは、複雑な判断や倫理的な責任を負うことはできません。

人間による検証と判断の必要性

生成AIの出力を利用する際には、その内容を批判的に評価し、人間の知識や判断によって確認・修正するプロセスが重要です。

AIはあくまでツールであり、最終的な責任は利用者に帰属することを理解する必要があります。

便利だからこそ、その扱い方には常に注意したいところです。

まとめ

生成AIは間違うのか、また、どんなことを間違いやすいのかについて紹介しました。

生成AIが便利なツールであることは間違いありませんが、あくまでこれらは日常的なものをサポートするためのツールです。

このツールだけで全てのことを判断し、決定していくことはリスクがあると覚えておきましょう。

生成AIが出す答えは万能ではなく、必ずしも正解ではありません。

我々は生成AIをうまく使いこなしながら、自分の頭で考えて導き出すことをやめないようにしましょう！

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