先日ソルトレイクシティで開催されたACESカンファレンスで、生成型AIとその応用について講演を依頼されました。チャットボットの使い勝手がいまいちだったため、当初は懐疑的でしたが、実際にやってみると、生成型AIが役立つシナリオが数多くあることがわかりました。また、特定のタスクにおいて、生成型AIが人々にメリットをもたらすかどうかを判断する方法もいくつか考え出しました。
AI vs. 機械学習
まず、全員が同じ認識を持っていることを確認しましょう。私がAI（「人工知能」）について話すとき、それは生成型AIを指しています。これは、ChatGPT、Claude、Gemini、Pi、Le Chat Mistralなどのチャットボット、そしてDALL-E、Stable Diffusion、Midjourneyなどの画像生成システム（アートボットと呼んでください）に代表されます（ただし、私は主にMicrosoftのCopilot Designer、NightCafe、Meta AI、Adobe Fireflyを使用しています）。
この区別は重要です。なぜなら、企業、特にAppleはAIという用語を広く使い始めているからです。最近までAppleは、Face ID、Siri、写真検索、顔認識、睡眠トラッキング、手洗い、手書き認識といった機能を機械学習を活用したものと説明していました。これらはすべてユーザーのデータから学習し、顔の識別、音声コマンドの認識、名前によるオブジェクト検索などのタスクを実行します。ただし、ユーザーの指示からテキストや画像を生成することはしません。これは生成型AIです。
Appleはここで時流に乗っている。AIはこれまで明確に定義されてこなかった。その理由の一つは、「知能」とは何か、そしてそれが「人工的」な場合とどう違うのかを明確に定義することが難しいからだ。AIは、これらの技術を包括するキャッチーな略語（主にマーケティング用語）となっている。しかし、AppleがAI機能を宣伝し始めると、そのほとんどはおそらく長年使われている機械学習の例であることを忘れてはならない。
生成AIの適切な活用方法を見極める3つの方法
まず第一に、特定のタスクにおける生成AIの有効性は大きく個人差があることを認識することが重要です。スキルレベル、要件、好みなど、人によって効果が異なるため、ある人にとって有効な方法が別の人には有効とは限りません。特定のタスクにおける生成AIの有用性に関する主張（私自身の主張も含め）を評価する際には、個人の経験が大きく異なる可能性があることを覚えておいてください。ある人にとってアプリケーションが成功または失敗したからといって、他の人にも同じ結果が得られるとは限りません。
スキルレベル: あなたはどれくらい熟練していますか?
生成AIに関する記事でよく見かける間違いは、熟練した著者がチャットボットを使って、期待はずれの文章を生成してしまうことです。私自身も、例えばChatGPTに大学入学希望者向けの最高のMacに関する600語の記事を依頼したことがあります。こうした記事は一見するとなかなか良さそうに見えます。文章は流暢で正確だし、アドバイスもMacBook AirやローエンドのMacBook Proに関して私が提案するものとだいたい一致しています。しかし、もっと注意深く読んでみると、重要な詳細が抜けていたり、ちょっと間違っていることに気づくことがよくあります。また、促しが弱いと、まるで学生が類語辞典を使って印象に残そうとして書いたかのような文章になってしまうこともあります。もし著者がそのような記事を私に提出してきたら、私はそれを細かく編集してトーンを抑えたり、事実を追加、検証、修正したりする必要があるでしょう。
それは、私が34年間、こうした記事を書いてきた経験があるからです。それが私の仕事です。AIチャットボットが専門家並みの成果を出せると期待してはいけません。学術的に言えば、AIチャットボットはC+レベルの課題をこなすようなものです。彼らが書くものは、その分野に精通している人ならおそらく合格点を得られるでしょうが、専門家は懸念を抱くでしょう。
C+の成績を高く評価するのは簡単です。特に、学校でそんな成績をもらったら恥ずかしい思いをしたような人にとってはなおさらです。（手を挙げる）しかし、現実の世界では、C+の成績を喜んで受けたり、やったりする場面はたくさんあります。ジムに行って、適当にマシンやフリーウェイトをいじってみませんか？大学の筋力トレーニングクラスでC+なんて取れません。何もしないよりはましでしょうか？おそらく、フォームがひどく悪くて怪我をするリスクがない限りは。
つまり、あるトピックについてほとんど、あるいは全く知識がない場合、AIチャットボットは貴重な結果を提供してくれる可能性が高いでしょう。上記の例では、筋力トレーニングとコンディショニングの学位を持つ人ほど優れたトレーニングプランを作成することはできませんが、そのような人に頼めない場合でも、ChatGPTから得られるものはそれほど悪くなく、ソーシャルメディアでワークアウト仲間から得られるものよりも優れている可能性が高いでしょう。
要件: どのような結果を望んでいますか?
生成AIが役立つかどうかを判断する次の方法は、求める結果についてより広い視野で考えることです。明確な結果が必要なのでしょうか、それとも曖昧な結果で満足できるのでしょうか？この質問について考える別の方法は、「何か具体的なものが欲しいのか、それとも十分な結果があればそれで満足なのか」と自問することです。
例えば、大学生に最適なMacに関する記事を例に挙げると、私は具体的なイメージ、つまり自分が書きたい記事を思い描いています。しかし、AIチャットボットが生成した記事を見ると、自分が求めているものとは違っていて満足できないのです。
しかし、例えば、あなたが特定の往年のアーティストの音楽が好きで、音楽の視野を広げたいと思っているとしましょう。AIチャットボットに、似たような新進アーティストのおすすめを尋ねれば、いくつか候補が提示され、おそらくそれなりの評判でしょう。これは明確な答えではなく、自由回答形式の質問なので、結果はあなたが満足できるような選択肢を提示してくれるはずです。ChatGPTにレナード・コーエンのような現代の歌手について尋ねたおかげで、最近ファーザー・ジョン・ミスティを聴き始めました。
この区別は AI アートボットにも当てはまる。Apple プロフェッショナル向けの TidBITS Content Network 記事では、必ず記事のトピックを説明するメイン画像を用意している。iStockphoto から選ぶか、自分で写真を撮るかのどちらかだ。AI を使って画像を生成する可能性も探ってみたが、毎回完全に失敗している。複製権の問題を無視しても、アートボットは私の頭の中にある画像を提示してくれない。適切なプロンプトを作るのが私の苦手なのかもしれないが、とにかく、私はかなり具体的なものを探しているのに、それが見つからない。下の画像のプロンプトはうまくいかなかっただろう。プレゼントに Apple のロゴを付けて Apple 中心のギフトガイドを説明したかったのだが、実際のリンゴでは役に立たなかったからだ。
一方、私はTonyaに、時計仕掛けのハートをあしらったスチームパンク風のバレンタインカードを作りたいと考えていました。それ以外にはあまり要件がなかったので、簡単なプロンプトを数回実行して、問題なく使える画像をいくつか生成し、その中から気に入ったものを選びました。何が欲しいのかあまり先入観がなかったので、自由な結果に満足しました。
ACESでの生成AIプレゼンテーションでは、イラストにアートボット生成画像を使うのが効果的でした。具体的にどんな見た目かは気にせず、奇妙な点や間違いもすべて、私が伝えたいことと合致していました。
設定: AI アシスタントの特性は役立つでしょうか、それとも妨げになるでしょうか?
多くの人、そして私もその一人です。AIチャットボットを検索エンジンのように扱い、質問をしては止めてしまう、という人もいます。検索エンジンは決定論的なので、どんな検索でも同じ結果が返されます。私たちは検索がかなり上手になっているので、検索語句を大きく変更することはあまりないのではないでしょうか。
AIチャットボットは間違いです。検索エンジンとは異なり、確率的かつ文脈的な性質を持つため、同じ質問でも状況によって結果が異なる場合があります。そのため、AIチャットボットはアシスタントと考えるのが最も分かりやすいでしょう。MicrosoftがAIツールやシステムを「Copilot（コパイロット）」と呼ぶのも、そのためです。
AIチャットボットを効果的に活用するには、積極的にやり取りする覚悟が必要です。チャットボットを擬人化し、人間と同じように接すれば、その気持ちは容易に想像できます。しかし、人間同士の会話を相手に合わせて調整する必要があるのと同様に、AIチャットボットと会話する際には、その特性を念頭に置く必要があります。
プラス面としては、彼らは疲れ知らずで、冷静沈着で、驚くほど博識で、偏見を持たずに接してくれます。これは私たち全員にとって大きなメリットですが、人によってその差はあります。2014年、ジュディス・ニューマンはニューヨーク・タイムズ紙に、自閉症の13歳の息子がSiriとの会話を楽しんでいる様子を寄稿しました。自閉症の子供たちがChatGPTとどんな会話をするのか、想像するだけでワクワクします。
残念ながら、AIチャットボットは見た目よりも愚かです。どんな話題でも明瞭に返答できる人なら、成績優秀者以上の能力があるはずですが、彼らの「知性」は、暗記した事実や一般的な合意をオウム返しする程度です。（これは必ずしも悪いことではありませんが、考慮に入れる必要があります。）彼らはほぼ完全に受動的で、常に促す必要があります。そしてもちろん、予測不可能で一貫性がありません。特にAIアートボットはそうです。
画像生成をする際に私が直面する大きな問題の一つは、アートボットが最近になってようやく反復的なアートディレクションをサポートし始めたことです。そのため、プロンプトを微調整し続けなければならず、画像の気に入らない部分だけをうまく処理させるのは困難、あるいは不可能であることを受け入れなければなりません。
AIからより良い結果を得る
画像生成についてはまだよくわかっていないという但し書き付きですが (私は作家であり、アーティストではありません、ジム!)、AI チャットボットから得られるものを改善するための提案をいくつかすることはできます。
まず、たくさんの詳細と期待を盛り込み、具体的な内容を設定します。検索エンジンの経験から、簡潔に伝えることが大切だと学びました。AIチャットボットでは、その習慣を改めましょう。まずは自分自身について、トピックの背景を説明し、期待を明確に伝えましょう。「学生向けの良いMac」と言うのではなく、次のように考えてみましょう。「私は45歳の不動産業者で、テクノロジーの経験はあまりありません。大学進学を控えている娘のためにMacのノートパソコンを購入したいと考えています。娘は映画とファッションデザインを専攻する予定です。あまりお金をかけたくないのですが、4年間の大学生活を通して使えるものでなければなりません。何を買えばよいでしょうか？また、娘に必要なアクセサリや周辺機器はありますか？」
この作業を支援するため、ChatGPTはカスタマイズ画面（右上隅のアバターをクリック）を提供しており、すべてのチャットで一度だけ自分のプロフィール情報を設定できます。私のカスタム設定はSeth Godin氏によるもので、ChatGPTにあなたの期待を伝えるための良い出発点となります。
次に、人間と話す時よりも、何度も繰り返し、より強く問いかけましょう。最初の質問がどれほど詳細であっても、包括的な回答を引き出すことは難しいでしょう。ですから、問いかけを続けましょう。何かをしてくれた人に「何かが足りなかったですか？」と尋ねるのは失礼であり、逆効果になる可能性が高いでしょう。感情のないチャットボットであっても、失礼な態度を取ることはお勧めしません。しかし、何が足りないのか、どのように対応を改善できるのかを問い続けることで、より良い結果が得られるでしょう。コーチやセラピストになったつもりで、チャットボットが生成した内容について質問し続けましょう。
同様に、チャットボットを活用して選択肢を広げましょう。考えていなかったことや、トピックを深く掘り下げられないような盲点がないか尋ねてみましょう。感情を傷つけることを恐れて発言を避けてしまう人間とは異なり、チャットボットは会話の中であなたが言ったことに対して、統計的に起こり得る返答を吐き出します。
AIの優れた活用例
AIの用途は無限大で、その可能性はあなたの想像力次第です。例えば、学習モデルにその著作が適切に反映されている歴史上の人物と会話したり、意見を聞いたりすることも可能です。アレクサンダー・ハミルトンは暗号通貨についてどう思うでしょうか？
実社会では、私自身がうまく活用できたり、同僚から勧められたりした活用方法をいくつか経験しました。AIチャットボットの導入に苦労している方は、ぜひこれらの方法を試してみてください。なお、これらの活用方法は、Apple関連のビジネスオーナーを念頭に置いて考案したものです。
ブレインストーミング
タイトルや名前、あるいは単なる単語さえも、よく考えなければならないのですが、AIチャットボットは大きな助けになります。私が求めているものを正確に思いつくことは滅多にありませんが、新しい方向を考えたり、新しい組み合わせを考えたりするきっかけを与えてくれます。
例えば、キャッチーな名前を考え出そうとしたとき、「Tで始まり、難しさや達成感を暗示する『Trail Challenge』に合う20個の単語を教えてください」といった検索でうまくいきました。ChatGPTと私は最終的に「Tough Trail Challenge」に落ち着きましたが、「tenacious（粘り強い）」や「tireless（疲れを知らない）」といった単語を整理するのに役立ちました。
完璧な言葉を使いたい人にとって、さらに役立つのは「『共通』または『共有』を意味する単語を15個、定義とともに教えてください」といったプロンプトです。まるで類語辞典と会話しているような感覚です。
これらのプロンプトはすぐにうまく機能する傾向がありますが、チャットボットに正しい方向の提案をさせるために、表現しようとしている概念や感情についてさらに説明する必要がある場合もあります。
コーディング
プログラミングの基本原理は理解していますが、コーディングスキルは低いです。AppleScriptを想像しても、自分では到底書けそうにありません。チャットボットにプログラミングを手伝ってもらうのは、私がこれまで見てきた中で最も効果的な活用方法の一つです。チャットボットは膨大な量のコードで訓練されており、目的を達成する方法が複数あることが多いからです。
チャットボットを使ったコーディングは、私のような素人だけのものではありません。機械学習の博士号取得を目指している息子のトリスタンは、GitHub Copilotの信奉者になりました。彼にできないことを何でもやってくれるからではなく、むしろ速いからです。彼はインターネットで最もよく使われているプログラミング言語の一つであるPythonを使っているので、Copilotは彼にとって特に効果的です。時には、彼が知らなかった便利なライブラリを提案してくれることもあります。プロのプログラマーもCopilotのようなツールを使っていますが、チャットボットに入力する内容には注意が必要です。なぜなら、会社の独自のソースコードがトレーニングモデルに追加されてしまう可能性があるからです。
コーディングは人工知能の最も自然な活用方法の一つです。プログラミングとは、コードを書いて実行し、どのように機能しないかを確認し、再度試すという反復的なプロセスです。コンピューターにコードを生成させ、そのコードがうまく動作しない理由を伝えるのと似ています。そのプロセスでは、チャットボットと何度も会話する必要があります。エラーメッセージを貼り付けたり、結果が期待どおりに動作しない理由を伝えたりなどです。チャットボットは、あなたの説明を具体化するコードを作成するだけなので、具体的な指示を出す必要があります。
チャットボットのコーディング機能は、プログラマーではない私たちにとっても、ちょっとした助けになります。先ほども述べたように、AppleScriptを使うこともできますが、チャットボットに複雑なUnixのsedコマンドやawkコマンドを使わせてテキストデータのフォーマットを変更させたり、シェルスクリプト全体を記述させたりすることも可能です。grepについても同様です。必要な文字列を説明できれば、チャットボットはおそらくgrep検索を構築し、BBEditに貼り付けることができるでしょう。最後に、チャットボットは、あるシートからデータを検索し、並べ替えや変換を行い、別のシートに表示するといった複雑なスプレッドシートの式を生成する際にも役立ちます。
長い文書の要約と分析
少し前、国立森林局の森林官から「森林局が提案する特別利用費用回収規則に関する費用便益分析と規制柔軟性法の初期分析」というタイトルの74ページのPDFが送られてきました。これは、フィンガーレイクス・ランナーズ・クラブがヘクター国有林でフィンガーレイクス50sトレイルレースを開催し、その許可料を国立森林局に支払っているという事実に関するものでした。森林官は私に規則変更案について意見を述べる機会を与えてくれたのですが、私はすぐに目をそらしてしまいました。
ChatPDFが救世主です。これはAIベースのシステムで、1つまたは複数のPDFについて質問すると、回答のページ参照が表示されます。数分で、文書から必要な情報を把握できました。ChatPDFは1日2ページ、最大120ページまでのPDFを無料でアップロードできますが、月額20ドルのChatGPTプレミアムプランであるChatGPT Plusでは、PDFをアップロードして分析や要約を行うこともできます。
高校時代に実際の本ではなくクリフノートを読むなんて、まるでカンニングをしているように聞こえるかもしれませんが、答えが欲しいだけ、あるいは長くて退屈なかもしれない文書をすぐに理解したいだけという環境では、AIは頼りになります。言われたことは何でも、原文の参照ページを読んで確認しましょう。
難しいメールの作成
Gmailによると、2009年以降、8万通近くのメールを送信したそうです。明らかに、メールの下書きは私にとっては問題ではありませんが、多くの人にとっては問題です。短いメモを書いたり、複雑な議論を続けたりすることはできるかもしれませんが、難しいことを書かなければならないとなると、固まってしまいます。
支払いをしてくれない顧客を解雇したり、仕事で苦情を招いた従業員を叱責したり、ビジネスパートナーに哀悼の意を表したりするのは、容易ではありません。たとえ前向きなメッセージであっても、難しい場合があります。辞任や会社の買収を発表する際、適切な言葉遣いをするのは容易ではありません。
幸いなことに、これらのメッセージの多くはそれ自体がジャンルとして成立しています。正式な叱責に創造性を求める人はいませんし、企業合併の発表を一度でも見れば、他の発表もすべて見てきたようなものです。そのため、AIチャットボットは、そのようなメッセージの基本的な構成と文言を非常にうまく提供してくれます。適切な詳細情報をプロンプトに盛り込む価値はありますが、メッセージをワードプロセッサにコピーし、必要な詳細情報を追加または修正し、自分の声に合わせて微調整することをお勧めします。調整が完了したら、メッセージをチャットボットに貼り付け、どのように誤解されたり、悪く受け取られたりする可能性があるかを尋ねて、送信前にさらにアドバイスを求めましょう。
チャットボットのメッセージは編集せずに送信しないでください。AIが作成したテキストには、多くの場合、かなり明白な特徴があり、チャットボットに依存していることが明白になると、メッセージの価値が損なわれ、評判が損なわれる可能性があります。
メール全般が苦手な人もいるでしょう。テキストメッセージやソーシャルメディアの形式ばらない性質が影響しているのかもしれません。特に若い世代では、メール不安が深刻な問題となっています。誰もが文章を上手に書けるわけではありませんし、母国語以外の言語でコミュニケーションを取らなければならない人もたくさんいます。もしメール不安でお悩みなら、チャットボットにメール作成を手伝ってもらうことで、精神衛生と生産性の両方が向上するかもしれません（簡単なメッセージを書くのに1時間もかかるべきではありません）。メール不安を抱えている方には、ツールでごまかすのではなく、不安を解消する努力をすることをお勧めします。お気に入りのチャットボットと話し合ってみるのも良いでしょう。
簡単な法的文書の作成
AIチャットボットは専門家の法的アドバイスに代わるものではありませんが、法的文書の草稿作成に役立ちます。この初期段階でチャットボットを利用することで、弁護士とのやり取りが効率化され、時間の節約と弁護士費用の削減につながる可能性があります。例えば、AIの力を借りて作成された、構成の整った草稿を弁護士に提供できれば、弁護士は当初のニーズの調査から、状況に合わせて文書を洗練させ、カスタマイズすることへと焦点を移すことができます。しかし、弁護士はAIによって作成された法的文書を徹底的に精査し、その有効性と法令遵守を確認する必要があることを忘れてはなりません。
電子メールと同様に、法的文書には共通点の方が多く、相違点よりも多く見られます。雇用契約、賃貸契約、サービス提供契約など、あらゆる場面で、明確さと完全性が何よりも重要です。創造性？ 挑戦する価値はありません。さらに、法的文書は一種のコードとも言えます。あらゆる関係性を管理する指示書であり、誰が何をいつどのように行うのか、そしてどちらかの当事者が履行しない場合にどうなるのかを規定するものです。
AIチャットボットは、標準的な構成と標準的な文言（「前半の当事者は…」）を用いた、基本的に定型的な文書の作成に優れています。繰り返しになりますが、良い結果を得るにはチャットボットに常に対応する必要があります。最初の回答に何が欠けているかを尋ね、より明確に書き直させ、違反の可能性を判断する裁判官のふりをするように指示しましょう。
基本的な文書が完成したら、ワープロソフトに移し、間違いを修正し、詳細を追加し、すべてが適切であることを確認するために注意深く見直します。その後、弁護士に送付し、徹底的な審査を受けてください。
アイデアと意思決定の相談相手
トーニャと私は「グッドアイデアの妖精」というコンセプトを持っています。彼女はいたずら好きな妖精で、様々な理由で非現実的なアイデア（多くの場合、本当に良いアイデア）を思いつかせてくれます。チャットボットとの会話は、一見良いアイデアを分析する優れた方法になり得ます。同様に、何か決断を下さなければならない時、例えば「従業員をもう一人雇うべきか？ 料金を上げるのは良い考えか？ 競合他社を買収することのメリットとデメリットは何か？」といった場合、チャットボットと議論しても全く問題ありません。
繰り返しになりますが、チャットボットは非常に幅広い情報源から情報を引き出すことができ、非常に忍耐強く、偏見を持たず、デフォルトで合意に基づいた意見を提供してくれるからです。しかし、先ほど裁判官の例で示したように、弁護士、ファイナンシャルアドバイザー、マーケティングの専門家など、特定の専門家のように対応してくれるようチャットボットに依頼することも可能です。特定のタイプの人にアイデアや決定について相談したいと思っていても、適切な担当者が見つからない場合、チャットボットとの会話は貴重な視点を提供してくれるかもしれません。
繰り返しになりますが、チャットボットの回答はあくまでも補足情報としてご利用ください。非常に信頼できる情報源から提供されたからといって、それが正しい、あるいは優れたアイデアであるとは限りません。
AI を活用した検索は役に立つのか?
AIチャットボットとAI搭載検索エンジン、特にArc Searchの「Browse For Me」機能や、チャットボット風のインターフェースとナラティブな検索結果を提供するPerplexity AIのような検索エンジンとの違いは何でしょうか？Google、Bing、Brave Searchも、通常の検索結果に加えてAIによる要約表示を提供しています。特にチャットボットはより最新の情報をトレーニングモデルに組み込んでいるため、状況によっては違いが明確でない場合があります。違いには以下のようなものがあります。
- 会話 vs. 調査：チャットボットは、人間との会話（ただし、非常に読みやすい会話）をシミュレートしようとします。検索エンジンは、AIを活用しているものであっても、質問に対して正確な回答と情報源へのリンクを提供するように設計されています。チャットボットは文脈を維持することに非常に優れていますが、検索エンジンは通常、すべての検索を個別に処理します。
- 生成と要約：一部のプロンプトでは違いが比較的微妙かもしれませんが、チャットボットは常にコンテンツをゼロから確率的に生成するのに対し、AI検索エンジンは検索結果を要約します。また、チャットボットに情報源を引用するよう依頼することはできますが、リンクはしばしば捏造され、機能しません。一方、AI検索エンジンは常に要約したコンテンツにリンクします。
- 情報の最新性：チャットボットを開発する企業はトレーニングモデルを定期的に更新していますが（ChatGPT 4oは2023年5月時点で最新版と報告されており、Claudeは最後の知識更新は2023年8月だったと主張しています）、それらは本質的に時代遅れです。一方、AI検索エンジンは最新の情報を取得して要約するため、常に最新の状態です。ChatGPT 3.5はイスラエルとハマスの紛争について全く言及できませんが、Perplexityは最新のニュースに基づいて紛争に関する情報を喜んで要約してくれます。
Arcのデフォルトの検索エンジンとしてPerplexity AIを1、2ヶ月ほど使っていますが、これは…面白いです。必要な情報を見つけるのに苦労しませんし、場合によっては、複数のWebページを読んで自分で情報を抽出するよりも速いです。欠点としては、既知のWebサイトに移動するためにPerplexity AIを使うと、リストの最初の検索結果をクリックするよりも遅く、操作がぎこちなくなることです。（Arcのコマンドバーで検索を実行するためにShiftキーとReturnキーを押すと、最初のヒットに直接移動します。うまくいけば素晴らしいのですが、Perplexityは目的のサイトを最初に見つけてくれないことがあります。）通常の検索結果を得るためにBrave Searchに戻した時、Perplexityの要約がまた欲しくなってしまうことがあります。
AI 搭載の検索エンジンは、一般的に次のような点で優れています。
- 答えが単純で議論の余地のない質問:トルーマンの後の米国大統領が誰であるかを知りたい場合、トルーマンを見つけるまで大統領のリストにざっと目を通すよりも、概要を知る方が速くて簡単です。
- 細かいことは気にしない検索：表面的な答えが欲しいだけで、長い時間かけて読みたくないような、くだらない質問がたくさんあります。もしあなたも同じような質問をしているなら、AIによる要約が最適です。
- 探しているものがはっきりしない初心者向け検索：検索エンジンに探しているものを伝えるのが難しい場合があります。PerplexityとArc Searchを使った経験から言うと、検索結果の要約機能を使うことで、検索の方向性を決める際に、検索結果の特定の側面に的を絞りやすくなります。
- 複数の情報源から情報を収集する必要がある質問：簡単な例として、世界中のユダヤ人とパレスチナ人の人口がどれくらいかを知りたいとします。通常の検索エンジンは、答えを導き出すために必要な数字を含むページを返しますが、AIを搭載した検索エンジンは、それらを組み合わせて国別の内訳を提供します。
GoogleがAIによる回答機能を追加したことは、ピザに接着剤をつけることを提案したり、石を食べることを推奨したりしたとして、現在嘲笑の的となっている。「ピザにチーズがくっつかない」という検索は、他の検索エンジンで実行してみると面白い。BingはGoogleの失策のニュースに焦点を当て、Perplexityはピザに接着剤をつけるのは軽率なジョークだと警告し、Brave SearchとArc Searchは接着剤について一切言及を避けている。
この騒動全体は、もう一つの重要な問題を浮き彫りにしています。AIチャットボットが誤った情報を錯覚させる可能性については、これまで多くの議論がなされてきましたが、確かにその通りです。しかし、人間は常に間違ったことを言っており、多くの場合は意図的にそうしています。例えば、11年前にRedditで話題になったジョークは、GoogleのAIの反応を混乱させました。「石を食べる」という提案は、The Onionの記事から直接引用されたもので、これもまた風刺的なフィクションです。
インターネットは「ゴミを入れればゴミが出てくる」という典型的な例です。AIチャットボットからであれ、AI搭載検索エンジンからであれ、インターネットで読んだ情報からであれ、バスで隣に座っている人からであれ、私たちにゴミが与えられているかどうかを見極めるのは私たち自身です。AIは多くの点で役立つかもしれませんが、あなたに代わって考えてくれるわけではありません。