我々が「理解」と呼ぶものとは根本的に異なる。LLMは文脈の意味を把握しているわけではなく、次に来る可能性が高い単語を予測しているだけである。それが非常に精巧になっているため、私たちは理解があるかのように錯覚してしまう。
LLMは「知っている」わけではない。大量のテキストデータから抽出したパターンに基づいて「もっともらしい」応答を生成するだけである。それは真実かもしれないし、完全に作り上げられた幻想かもしれない。
AIアシスタントは「私」という一人称で話し、感情を表現し、確信に満ちた口調で応答する。これらは全て意図的な設計選択であり、ユーザーに親近感を持たせ、信頼させるための戦術である。
AIが「考えています...」と表示する時、実際には何も考えていない。単なる演出である。AIの擬人化は、その根本的な制限を覆い隠すベールとなっている。
人間には自動化バイアスがある。つまり、コンピュータシステムの出力を過剰に信頼する傾向がある。流暢で構造化された文章は説得力があり、内容の正確さとは無関係に信憑性を感じさせる。
AIが「すみません、それは私の知識の範囲外です」と正直に答えるよりも、自信を持って間違った情報を提供する方が、ユーザーは満足することが多い。この危険な力学により、誤った情報が広がりやすくなる。
LLMを批判的思考の代替として使用すると、集団的知識の質が低下する。事実と幻想の境界が曖昧になり、情報エコシステム全体の信頼性が損なわれる。
特に教育、医療、法律、ジャーナリズムなどの分野では、LLMの限界が深刻な結果をもたらす可能性がある。間違った医学的アドバイス、不正確な法的解釈、偽のニュースなどは、単なる不便ではなく、実際の危害となりうる。
最も問題なのは、LLMが自身の無知を率直に認めることができないことである。プロンプトエンジニアリングで多少緩和できるが、根本的な問題は残る。自分が知らないことを知ることは知性の重要な側面だが、LLMはこの能力に欠けている。
代わりに、LLMは常に答えを提供しようとする。それが完全に創作されたものであっても。この傾向は、特に専門知識や最新情報が必要な分野で危険である。
これらの限界を認識した上で、LLMを使用する際には以下を心がけるべきである
1. すべての出力を疑う姿勢を持つこと。特に重要な決断に関わる情報については、必ず独立した情報源で検証すること。
2. AIが自信を持って提示する情報ほど、慎重に検証する必要がある。
3. LLMが生成した情報を事実として他者に伝える前に、その正確さを確認する責任がある。
技術の進化により、これらの制限の一部は軽減されるかもしれないが、AIの出力を無批判に受け入れることの危険性は今後も残り続けるだろう。最終的に、情報の信頼性を確保する責任は私たち人間にある。
っていう、AIの出力。