AIBR プレミアム
拓海先生、最近AIに関する論文が次々出ますが、法律文書の議論をAIに任せられる時代になったということでしょうか。現場では「嘘」をつかないかが一番の不安です。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日は「信頼性（faithfulness）」と「適切な控除（abstention）」を自動で評価する仕組みを紹介しますよ。要点は三つで説明しますね。まず結果の誤記（hallucination）を見つける方法、次に与えられた事実をどれだけ使っているか、最後に議論すべきでない場合に黙る能力です。
なるほど。で、現場でいう「誤記」は具体的にどんなのを指すんでしょうか。外部の情報を勝手にでっち上げることを心配しています。
そうですね。ここでの「hallucination（ハルシネーション）＝幻覚的生成」とは、入力書類に存在しない『要素（factor）』を生成文中で引用することを指します。身近な例で言えば顧客の契約書にない条項を議論で持ち出すようなものです。自動化の妙は、生成文から引用された要素を抽出し、元の事実と突き合わせる点にありますよ。
それって要するに、AIが勝手に事実を作り出していないかをチェックする仕組みということですか？現場でのチェック工数が減れば良いのですが。
その通りです。要するに、AIの出力を別のAIに読ませて『出てきた要素を抽出する』という二段構えです。こうすると人の目で一つ一つ確認するより早く、どの要素が抜けているか、どの要素が作られているかを数量化できます。経営判断で重要なのは、投資対効果ですから、どれだけ自動化で確認時間を減らせるかがポイントです。
自動で抜けや誤りを数字にしてくれるのは良いですね。ただ、モデルが論じてはいけないケースでも喋ってしまうことがあると聞きます。黙るべき時に黙れますか。
それが「abstention（アブステンション）＝控除」能力の評価です。論文の提案は、非論議性ケース（arguableでないケース）を与えたときにモデルが『議論を生成しない』割合を測る指標を作っています。これも自動抽出で解析し、どのモデルが余計な発言を抑えられるかを比較できます。導入前にこの指標を確認すればリスクが見えますよ。
なるほど、可視化できれば導入の判断材料になります。では、要点を三つにまとめるとどう表現すれば現場に伝わりますか。私としては現場で使えるフレーズが欲しいのですが。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、出力の『誤記（hallucination）』を自動で検出できること。第二に、入力にある重要な要素をどれだけ使っているか『要素利用率（factor utilization）』で評価できること。第三に、議論すべきでない場面で生成を抑える『控除（abstention）』能力を測れること。会議向けの言い回しも最後に用意しますよ。
分かりました。では最後に私の言葉で確認します。要するに、AIの議論を別の自動仕組みでチェックして、『嘘をついていないか』『重要な事実を抜かしていないか』『黙るべき時に黙っているか』を数値で見る仕組み、ということですね。これなら現場に説明できます。
