【図解】コレ１枚でわかる生成 AI が現状抱える課題の解決策

» 2024/06/13

前回述べたことも含め、生成 AI を使う上で、注意すべき課題を整理したのがこのチャートです。

ハルシネーションへの対応

専門知識や知見を持たない分野では使わない/十分注意して使う

複数の生成 AI サービスを使い、内容を比較・検討して、成果物を作る検索サービスと併用して裏付けをとる

大雑把な質問はせず、要点を絞って質問する
複雑な課題を一気に答えさせず課題を論理分解して段階的に答えさせる

対話を繰り返して、回答の精度を高める

機密情報の取り扱い

適切なセキュリティ設定を行う

隔離された運用環境(Microsoft Azure OpenAI Service など)を使う

オープン・ソース・モデルを自社で運用する

適切なプロンプトの作成

専用アプリ(Copilot や Gemini など)を使う

業務に特化したモデルやアプリを使う

業務に応じたテンプレートを用意する

これら課題の根底にあるのは、生成 AI が、最適な言葉のつながりを見つけ出すしくみであり、人間と同様のしくみで意味や論理を理解できないことです。だから、表現はとても流暢でも、意味や論理の正しさを保証できません。

また、身体を持たないので感覚や運動、その体験の蓄積から得られる直感や常識がありません。つまり、現実世界と結びつけて、理解することができないのです。

だからといって、「使いものにならない」わけではありません。広範な知的作業の生産性向上に役立ちます。結果として、人間は、効率よく知識の幅を広げ、新たな気付きを得る機会を増やすことができます。

生成 AI は、人間の知的作業を強化、補完してくれることはまちがいありません。ならばその課題と解決策を正しく理解して使いこなせば、とても役に立つ賢い相棒として、仕事や生活に活かすことができるでしょう。

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