やぁ、マカセロ博士！最近、ChatGPTってやつが信頼できるのか気になってるんだ。AIが作った文章と人間が作った文章って、どっちが信用できるのかな？
いい質問じゃ、ケントくん！実は、それに関する非常に興味深い論文が最近発表されたのじゃ。「Do You Trust ChatGPT? — Perceived Credibility of Human and AI-Generated Content」じゃよ。それによると、AIが生成するコンテンツも人間のそれと同様に信頼されることがあるんじゃ。
へー、AIの方が何かすごいことがあるのかな？
確かに、AIは明快さと引きつけやすさで高く評価されることがあるんじゃ。具体的には、ChatGPTのような大規模言語モデルが生成するテキストには、特別にわかりやすく魅力的なところがあると感じられることが多いんじゃ。
『Do You Trust ChatGPT? — Perceived Credibility of Human and AI-Generated Content』は、AIが生成するコンテンツと人間が生成するコンテンツの信頼性についての知覚を分析した研究です。この研究は、特に大規模言語モデル（LLM）、具体的にはChatGPTのようなAIシステムが生成するテキストの信頼性について探究しています。研究では、異なるユーザーインターフェース上で提供されるコンテンツが、信頼性にどのように影響するかを調査し、AIと人間のコンテンツがどのように評価されるかにフォーカスしています。この研究の結果は、LLMが生成するコンテンツは、信頼性、能力、信頼性の面で人間のそれと大差ないと感じられるが、明快さや引きつけやすさの点で、AI生成のコンテンツが高く評価されやすいというものです。
先行研究では、インターネット上での情報の信頼性に関する議論が豊富に行われてきましたが、特にこの研究は、LLMが生成するコンテンツと人間によるコンテンツの比較を行うことで、最新の関心事について取り組んでいます。インターネット技術の進化に伴い、Wikipediaの信頼性や他のオンライン情報源の評価に関する過去の議論が行われてきましたが、この論文は、AI技術がどのように我々の情報認識を変えるのかに着目しています。特に、AI生成コンテンツの明快さと引きつけやすさにおける優位性を示した点で、先行研究と差別化されています。
この研究の中心的な手法は、参加者に対して異なるユーザーインターフェースを通じて人間およびAIが生成したコンテンツを提示し、それらに対する信頼性、能力、信頼性、明快さ、引きつけやすさの評価を行わせることです。これにより、異なる要因が参加者の知覚にどのように影響するかを探りました。また、Wilcoxon二標本検定を用いることで、信頼性や他の評価ポイントに関する統計的な差異を検証し、具体的な知見を引き出しています。このアプローチにより、人間とAIが生成するテキストの比較における明確な結論が得られました。
有効性の検証には、1,212名の参加者から収集したデータが用いられ、全参加者は人間とAIのテキストを評価しました。Wilcoxonテストを用いた統計解析を行い、信頼性、能力、信頼性、明快さ、引きつけやすさの各次元におけるスコアの差異を分析しました。これにより、AI生成コンテンツが明快さと引きつけやすさで優位であるという具体的な証拠が得られ、データの裏付けを得た結論が示されています。
この研究の結果は、AI技術の進化に伴って生じる倫理的問いや、コンテンツ認識におけるバイアスの可能性を示唆しています。AIが生成するコンテンツが一見明快で魅力的であっても、その背後にある情報の質や真実性については常に懐疑的な目を持つ必要がある、とする議論が考えられます。また、疑似的な引きつけやすさが情報の誤解を招くリスクについても議論されるべきです。ユーザーは、このような情報に対して批判的な視点を持ち続けることが重要です。
次に読むべき論文を探索するためのキーワードとしては、「AI-generated content credibility」「large language models in communication」「ethical implications of AI content」「bias in AI-generated texts」「comparative analysis of human and AI content」が挙げられます。これらのキーワードを用いることで、AIが生成するコンテンツの信頼性や影響を多角的に分析した研究を見つけることができるでしょう。
引用情報
M. Huschens, M. Briesch, D. Sobania, F. Rothlauf, “Do You Trust ChatGPT? – Perceived Credibility of Human and AI-Generated Content,” arXiv preprint arXiv:2309.02524v1, 2023.
