拓海先生、最近うちの若手から「AIでファクトチェックを自動化できる」と聞きましてね。正直、ピンと来ないのですが、要するにニュースの真偽をAIが見分けてくれるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。ここで問題にするのはLarge Language Model（LLM）＝大型言語モデルが出す「ファクトチェック情報」が、人のニュース判別にどう影響するか、という点です。
つまりAIが「真」「偽」「不確か」と判定したら、それに従って社員が信じたり共有したりするようになる、ということですか。投資に見合う効果があるのか心配でして。
いい質問です。要点は三つですよ。1) LLMは多くの誤情報を正しく識別できる場合がある、2) しかし誤った判定や不確かさが逆効果を生むことがある、3) 人間の判断を補助する設計が重要である、です。
なるほど。ですが、AIが「不確か」と言った場合、社員はどう反応するのです？それが判断を鈍らせるなら導入は怖いのですが。
そこが肝です。研究ではLLMのファクトチェック表示が、場合によっては真の見出しに対する信頼を下げ、あるいは偽の見出しを容認してしまうケースが観測されました。つまり信用の付与が逆転することがあるのです。
それは困りますね。ではAIの判定が間違っている場合、現場は誤った判断をしてしまう。これって要するに「AIの誤判定が人の判断を乱す」ということですか？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！ただし全てが悪いわけではありません。研究は、正しくラベルされた真実の見出しについては共有意図（シェア意図）を高める効果も確認しています。使い方次第でプラスにもなるのです。
つまり運用が重要ということですね。現場がAIの判断を鵜呑みにせず、どう補助線を引くかが鍵という理解で合っていますか。
まさにその通りです。対策としては三点を提案します。1) AIの出力に不確かさの指標をつける、2) 人間のファクトチェックを組み合わせるハイブリッド運用にする、3) 新しい速報性の高い情報に対しては慎重に扱うルールを設ける、です。
具体的に言うと、現場にどんなルールを出せば良いでしょう。社員は忙しいので、複雑だと運用されません。
いい視点ですよ。忙しい経営者向けの要点は三つです。一つ、AI判定は補助線であり最終判断は人間が行う。二つ、AIが「不確か」と示した場合は共有を止め、信頼できる外部ソースを確認する。三つ、導入後に効果を測るための簡単なKPIを設定することです。
なるほど、KPIはどんなものが良いですか。効果が出ないと判断したらすぐ止めたいのですが。
短期間で見れるKPIとしては、共有されたニュースのうち外部で誤りが確認された比率、防止できた誤情報の件数、及び社員の判別力を問う簡易テストによるスコア推移が有効ですよ。一緒に設計すれば必ず運用できますよ。
わかりました。要するに、AIのファクトチェックは便利だが誤判定で逆効果になることもあり、運用と人の監督が肝ということですね。私の言葉で言い直しますと、AIは補助ツールで、不確かなときは共有を止める社内ルールを必ず入れる、ということです。
