「AIは自分が知らないことを知っているか」英語圏の検証を3本読んだ
結論は割れています。ただし、割れ方に日本の実務でも使える共通点がありました。
AIの使い方6分
この記事の効能書き
- 読む人
- AIの回答をどこまで信じるか、社内で線を引く立場の人
- 分かること
- 「自信の度合いを聞く」やり方が効く条件と、効かない条件
- 分からないこと
- 日本語での再現性。原文の検証はすべて英語で行われています
「自信の度合いも一緒に答えて」と指示すると、数字が返ってきます。あの数字をどこまで信じていいのか、英語圏では10年近く検証が積まれています。日本語の実務記事ではあまり訳されていないので、要点だけ持ってきました。
要約(原文の引用ではありません)
モデルは、自分の答えが正しいかどうかをある程度は言い当てられる。ただしそれが成り立つのは、問いの形式が学習時に見たものに近いあいだだけで、形式が離れるほど当たらなくなる。
日本の実務に効く部分
ここが実務での分かれ目です。一般的な知識を一般的な聞き方で尋ねるかぎり、自信の度合いはそこそこ当てになります。ところが自社の就業規則を貼る/地方の条例を聞く/今年変わった制度を聞くといった、形式も内容も学習時から離れた質問ほど、当てにならなくなります。実務で聞きたいのは、たいてい後者です。
編集部つまり「自信の度合いを聞けば安全」は、いちばん危ない場面でだけ外れます。効かない指示の一種として、この媒体の分類では「効かなかった指示」に入れています。
訳すときに落とさないようにしたこと
原文の主張は「ある程度は当たる」であって「当たらない」ではありません。日本語の紹介記事では、この手の結果が「AIの自己申告は無意味」と要約されがちですが、それは訳しすぎです。条件つきの結論を条件つきのまま訳す、というのがこの連載の方針です。
原文へのリンクは、編集部が全文を開いて該当箇所を確認してから貼ります。出典が付いているのに中身が違う、というのが当媒体のいちばん扱っている題材なので、そこで手を抜くわけにいきません。
参照した資料
この記事は外部の資料をもとに編集部が構成しています。訳と要約の責任は編集部にあります。
Language Models (Mostly) Know What They KnowAnthropic・2022EN
リンクは編集部が原文を開いて該当箇所を確認してから貼ります。
Teaching Models to Express Their Uncertainty in WordsLin, Hilton, Evans・2022EN
リンクは編集部が原文を開いて該当箇所を確認してから貼ります。
On Calibration of Modern Neural NetworksGuo et al.・2017EN
リンクは編集部が原文を開いて該当箇所を確認してから貼ります。
あなたの場合は、どうですか。
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