生成AI時代のファクトチェック
生成時代において、生成AIを活用して情報を収集して記事化していくということが可能になってきています。
一方で、検索した先のページが生成AIで生成された文章ということも増えています。
何が本当なのか、何が本当に正しいのかという判断やチェックがより重要になると思っています。
生成AI時代におけるファクトチェックの方法や、正しさの基準、また答えのない問題に対するアプローチの仕方などを、生成AIも活用しつつ整理してもらうことにしました。
ファクトチェックの方法
情報源の確認
情報の出所を確認し、信頼できるかどうかを評価する。
公的機関、学術論文、信頼できるメディアの情報を優先する。
生成AIが参照する情報が示されているか確認する（出典付き回答を活用）。
複数ソースによるクロスチェック
複数の独立した情報源で内容を確認する。
情報が複数の信頼できるソースに掲載されているか確認する。
専門的なファクトチェックツールの活用
Snopes、FactCheck.org、PolitiFactなどの専門サイトを活用。
AI生成コンテンツ検出ツール（GPTZero、Originality.aiなど）を使用して、AI由来かを判別する。
コンテキストの理解
情報が示されている文脈を理解する。
誇張や切り抜きに注意し、全体像を確認する。
専門的なファクトチェックツールというのは使ったことがなく、新鮮な気づきでした。
生成AIコンテンツ検出ツールもまだ使ったことがありません。
AIが出力したとして、それが正しいということももちろんあり得るわけなので、どれぐらいの精度の高さが必要なのかを事前に設定必要だなと思います。
正しさの基準
客観的事実
科学的根拠、統計データ、法的文書などを基準に判断。
事実と意見を区別する。
一貫性と再現性
主張が一貫しているか確認する。
研究結果が再現可能かどうかを確認する。
時間的信頼性
情報が最新であるか確認する。
特に技術、医療、経済など変化が早い分野では最新性が重要。
社会的コンセンサス
社会的な議論の中で一定の合意が得られているかを考慮する。
専門家の見解や公式機関の声明を参考にする。
ここで記載されているのは一般的な内容ではありますけども重要な基準だと思います。
論文があったとしても論文が全て正しいというわけでもないので、継続的なウォッチとともに、本当に正しいのかというクリティカルシンキングのような感覚で、常に疑問を持ちながら情報に接することが大事なのだろうと思いました。
答えのない問題に対するアプローチ
複数の視点を比較
対立する意見をリストアップして、それぞれの根拠を確認する。
立場の異なる情報源を積極的に探す。
仮説的思考
事実や前提を疑い、異なる仮説を考慮する。
「もしこれが事実でなかったら？」という問いを自問する。
データ駆動の議論
感情的な議論に流されず、データや事例を基に議論する。
哲学的アプローチ
特に倫理的・哲学的な問題については、歴史的な哲学的議論を参考にする。
絶対的な答えがない問題においては、多様な価値観を尊重する姿勢が必要。
答えのない問題、哲学的な考えというのはAI自体に限らず常に存在する問題だと思っています。
その背景や違う立場の視点から多角的に見る必要があるので、客観的な視点というのも常に必要なことだなと改めて感じるところです。
AI生成コンテンツとの向き合い方
出典付きAIツールを活用
Perplexity AIやConsensusなど、出典を提示するAIを活用する。
AIハルシネーションを警戒
AIは架空の情報を生成する場合があるため、出典を確認する。
人間の監視の重要性
AIによる記事生成の際は、最終的な判断は人間が行う。
まとめ
ChatGPT3.5登場初期は、ハルシネーションの問題がかなりクローズアップされてきました。
それに対するカウンターとして、出典元の記事を表示するであるとか、RAGの技術などが生まれてきました。
これからもさらに、信頼性のある情報なのかを知るために出典元を表示するという傾向に強く向いてくると思われます。
一方で、出典元の記事もAIで生成されているという可能性もあり得るわけで、複数の記事を横断的にチェックしながら確率的に正しいであろう内容を引っ掛けていくということが主流になってくると思います。
また、小さい声が表に出てきづらくなる、という可能性、問題もあり得るので、どのようにベストの方法を探すべきかというのを定期的に考えていきたいところです。
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