概要
- LLM の回答は事実ではなく、単なる単語予測
- 説得力ある情報 でも正確性や信頼性は保証されない
- 大量の本 を読んだが出典を覚えていない人に例えられる
- 良い面・悪い面 を理解して使い分ける必要性
- 権威的情報 として扱うべきではない注意点
LLMの回答の本質
- ChatGPT、Claude、Gemini などのLLMは、次に来る単語を予測するモデル
- 情報の正確性や信頼性 は保証されていない点
- 説得力のある文章 を生成できるが、内容が事実とは限らない現実
- 大量の本を読んだが、出典を覚えていない人 に例えられる存在
- どの情報源 に基づいているかが不明な回答
得意なこと・不得意なこと
- パターン認識 や、よく使われる表現の生成が得意
- 一般的な知識やアドバイス の提示に強み
- 事実確認や最新情報の提供 には不向き
- 出典の明示や根拠説明 が苦手
- 誤情報や曖昧な表現 を含むリスク
回答の扱い方と注意点
- LLMの回答 をそのまま権威的な情報として流用しない注意
- 「よくある単語の組み合わせ」 として捉える姿勢
- 参考意見やヒント として活用する利用法
- 最終的な判断や事実確認 には他の情報源を使う重要性
- 真実や決定的な答え とはみなせない認識
まとめ
- LLMの回答 は便利だが、 事実や真実 として鵜呑みにしない
- 複数の情報源 で裏付けを取る習慣
- 使い方と限界 を理解した上での活用が重要
ボスたちは、自分たちをバカだって呼ぶのが大好きだよね。