ChatGPTの最新機能が自分のアカウントにも付与されました。
すでに使ったことがある人も増えているようで、紹介記事がこの数日目立ちます。１つだけ紹介します。

上記のDall-E3による画像生成は、日本語で直感的な対話で操作できるため、私も重宝しています。

ただ、快適ということはそれを使った画像がさらにネット上で増えて、中には怪しいものも見かけるかもしれません。

以前に、AIがさも真実のようにだます「ハルシネーション」についてふれました。

最近のChatGPTを使ったからなら体感できると思いますが、以前よりある程度制御をかけているようです。

むしろ最近は、AIが人が書いたものをただす役割として使われ始めています。

例えば、ボランティアで辞書をつくる「Wikipedia」。
経験的には非常にリッチで頼りにしていますが、その信ぴょう性はあくまでユーザー間の自浄作用にゆだねられています。

それをAIにゆだねることで、信頼性を向上できる可能性を指摘した研究が最近発表されました。

ようは、
AIを使うとWikiの参照元で不正確・不完全なものを整理できる、
という話です。

この実験を行ったのはSamaya. AIという企業です。

闇雲に整理したわけではなく、ある程度注目された記事に絞り、そこに引用されている参照元の信ぴょう性をAIで解析した、という手続きです。

興味深かったのは、参照元の種別は学術論文でなく「オンライン記事」が多く、それが好まれる傾向にあるという結果です。

そうとうえいやな仮説ですが、
「我々は、（学術論文が重んじる）確からしさよりも面白さに引っ張られている」
のかもしれません。個人的にはうなづけます。

ただ、学術論文も人がチェック（査読と呼ばれるプロセスがあります）する以上は完全とはいえません。

実はその学術論文のレフリー役にもAIが試されています。

ようは、
GPT4でフィードバックを生成したところ、複数の人間による重複個所と同等だった、
という話です。

同等だけでなく、その論文の修正箇所が多いときは、AI（LLM：大規模言語モデル）のほうが有益だ、との記載もあります。

そして、被験者（論文提出者）のアンケート結果によると、
「17.5％は人間のフィードバックよりもAIは劣ると回答し、82.5％は人間のフィードバックよりも有益、しくは同等と感じた」
との結果でした。

しかも、そのフィードバックに要する時間が約2分とのことで、相当な時間節約にも使えます。

生成系AI登場以降で、どうしてもお茶の間的な話題（冒頭の画像生成含めて）が好まれますが、最後のケースは今後の科学技術水準が飛躍的に向上する可能性を秘めていると感じています。

ただし、AIにゆだねてばかりだと能力が低下するので、できることは自分の手でもうしばらくはやろうとおもいます☺