AIBR プレミアム
拓海さん、最近ChatGPTが出す参考文献に偽物が混じるって話を聞きました。うちでもAI導入を迫られているんですが、こういうのを見てしまうと本当に信用していいのか不安です。要するに、AIの“言ってること”はどの程度信頼できるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。結論を先に言うと、この論文はChatGPTが引用として示す文献の多くが“表面的には説得力があるが、実際には存在しない、あるいは誤った引用が混じる”ことを示しているんです。重要なのは三点で、1) 出所がウェブの断片であること、2) 本文の完全な収録を持たない場合があること、3) そのため引用の検証が必須であること、ですよ。
なるほど。で、その検証って具体的にどうやってやるんです？うちの現場でできるレベルの手順があれば知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！検証はシンプルに考えられます。まずAIが出した引用をそのまま鵜呑みにせず、一次ソースに当たるか確認すること。次に、その参照がウェブ上の抜粋やWikipedia由来ではないかをチェックすること。そして最後に、もし重要な意思決定に使うなら人間の専門家に最終確認してもらうこと。現実的に言えば、まずは短いチェックリストを社内ルールにして運用するだけで大きく改善できるんです。
なるほど。ところで、論文ではどうやって「この引用は本物か偽物か」を判定しているんですか？技術的な裏取りが気になります。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではChatGPTに「このトピックで参考文献を○件挙げて」と指示して得られた引用を一つずつ調べています。要は、AIが自己申告した参照リストを人間が検証して、存在しないタイトルや著者の誤記を見つけているんです。面白い手法として『クロース（cloze）分析』という、テキストの一部を隠してAIが埋める力を試す方法を使い、モデルが本当に本文を“知っている”かどうかを推定しているんですよ。説明すると、問題文の穴を埋められればそのテキストを学習している可能性が高い、というイメージです。
これって要するに、AIはウェブ上の断片を“つなぎ合わせて”答えを作っていることが多くて、その断片が間違っていると誤った引用が出るということですか？
その理解で正しいです。素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) 大半の誤引用はAIが実際の一次文献を参照していないときに起きる、2) ウェブの要約や目次だけを元にしている可能性がある、3) だから業務利用時は出典の実在確認が不可欠である、ですよ。つまりAIは賢く見える“言葉の合成装置”で、本当に文献を読んでいるかは別問題なんです。
うちでの意思決定に落とすときの具体的な注意点を教えてください。コスト対効果を考えると、検証作業に時間をかけすぎるのも困ります。
素晴らしい着眼点ですね！現場運用の要点は三つに絞れます。1) 重要度に応じた検証レベルを定めること（ルーチン業務は簡易確認、重大判断は専門家レビュー）、2) AI出力に出典がある場合は必ず一次確認の手順を一本化すること、3) 最初は少ない案件で運用ルールを試運転してコストを見積もること。これを社内プロセスとして定着させれば、投資対効果は十分に確保できるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉で整理すると、AIが提示する参考文献には表面的に正しそうに見えるけれど存在しないものや誤りが混ざる可能性があり、業務に使うなら出典確認を仕組み化する必要がある、ということで合っていますか。要するにそういうことですね。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！その理解があれば、貴社で必要な運用ルールの設計にすぐ取り掛かれますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
