拓海先生、最近部下が「AIに間違った前提を入れると、誤情報を広めかねない」と言っておりまして、具体例として「5Gの放射線から身を守る方法」みたいな話があると聞きました。これって要するに、AIが知らず知らずのうちにデマを補強するってことなのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は三つです。第一に、ユーザが前提として誤った情報を暗示すると、言語モデル（Large Language Model、LLM）はその前提を受け流して応答することがあるんです。第二に、それが起きると誤情報が“当たり前”として広まるリスクがあるんです。第三に、ECHOMISTという基準でその脆弱性を体系的に評価できる、という話なんですよ。
ECHOMIST？それは何の略ですか。うちの現場での影響が分かるように、もう少し噛み砕いて教えてください。現場が混乱すると困りますので、実務上の心配も聞きたいです。
ECHOMISTは「Implicit Misinformation（暗黙の誤情報）」を評価するためのベンチマークで、ユーザの問いに誤った前提が隠れているケースを集めているんですよ。身近な例で言うと、「5G塔から離れなきゃいけない距離はどれくらいか」という質問は、そもそも『5Gは有害だ』という前提を含んでいる。モデルはその前提を確認せずに答えると誤情報を強化してしまうんです。
うーん、それは現実の顧客対応でまずいですね。で、具体的には我々はどこをチェックすれば良いのですか。導入するAIがそういう誤情報を広めないようにするにはどんな設計が必要ですか？
良い質問ですよ！まずは三点セットで考えましょう。第一点、ユーザの前提を明示的に確認する仕組みを入れること、つまり「それは本当だと仮定して答えますか？」と確認するインタラクションを設けることが有効です。第二点、モデルの応答を検査するためのベンチマーク（ECHOMISTのような）を使って評価すること。第三点、誤情報を否定する知識ソースを参照して、応答時に根拠を示すことが必要です。これなら現場でも運用しやすいんです。
なるほど。投資対効果の観点だと、どれくらい手間がかかるのかが気になります。評価や仕組み作りに多額のコストがかかると、すぐには導入できません。
素晴らしい視点ですね！コスト感は段階的に考えられますよ。まずは小規模な検証（pilot）でECHOMISTの一部を使い、モデルがどの程度暗黙の前提に反応するかを測るだけで多くが分かります。その結果に応じて監査ルールや確認UIを追加すれば、初期投資を抑えつつ効果的に運用できるんです。
これって要するに、最初は小さく試して、問題が出たら確認を入れる仕組みに投資するのが合理的だということですね？あってますか。
その通りですよ、田中専務。最初から完璧を目指すのではなく、リスクに応じて段階的に対策を強化するのが現実的です。私が一緒にロードマップを作れば、現場負荷を最小にして安全性を高められるんです。
ありがとうございます。では私の理解を整理します。AIが暗黙の誤情報をそのまま受け入れて回答すると誤情報が拡散する。ECHOMISTはその評価基準で、対策は前提確認、評価ベンチマーク、根拠提示の三本柱。まずは小さく試してから拡大する。これで部下にも説明できます。
