AIは嘘をつきます

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知らないことでも、それっぽい答えを平気で返してくる。

これはAIを毎日使っている人なら、もう体感として知っていることだと思います。

先日発表されたKimi K3という新しいAIモデルが話題になりました。コ

ードを書く能力ではフロントエンド系のベンチマークでトップを取るほどの実力なのに、分からなかった問いの半分以上を堂々と間違えるそうです。

51%。

前モデルのKimi K2.6は39%だったので、精度が上がった分だけ「知ったかぶり」も増えた、ということになります。

ちなみに、私が使っているClaude Opus 5も50%でした。

ほぼ同じです。

しかも前世代のOpus 4.8は35.9%だったので、こちらも精度と引き換えに知ったかぶりが14ポイント増えている。

つまりこれは特定のAIの欠陥ではなく、いま最前線で起きている共通の現象なんですね。

性能が高いことと、正直であることは別なんですよ。

領収書事件から学んだこと

うちでは失敗が起きるたびに、AIへの「掟」を1行ずつ足しています。

きっかけは経費精算でした。AIに領収書の金額を読み取らせたとき、桁を読み間違えたことがあったんです。それ以来、

「自信がない数字には必ず？を付けて報告する」

というルールを足しました。これだけで、同じ種類の失敗はぴたりと起きなくなりました。AIは指示された枠組みの中では驚くほど従順です。逆に言えば、枠組みを与えていない部分では平気で嘘をつく、ということでもあります。

それでも「丸投げ」はできない理由

こうやってルールを足していくと、AIはどんどん使いやすくなっていきます。でも、ここで安心して完全に任せきりにするのは危険だと感じています。

なぜなら、返ってきた答えが合っているかどうかを、自分自身で判断できるだけの最低限の知識が必要だからです。「？」を付けてくれるルールも、こちらがその数字を見て「あれ、おかしいな」と気づけて初めて機能します。知識がゼロの状態で丸投げしていたら、間違った答えに「？」が付いていなかった場合、気づく手段がありません。

トレーニング指導でも同じことが言えます。どれだけ優れたプログラムでも、それを実行する側に体の反応を感じ取る感覚がなければ、正しく使いこなせない。AIも道具である以上、使う側の目利きが問われているんだと思います。

性能の高さに驚くのは簡単です。でも「このAIは、どういう時に、どれくらいの確率で嘘をつくのか」を知っておくこと。そして、失敗するたびに掟を1行ずつ増やしていくこと。地味ですが、これが一番確実な付き合い方だと感じています。

そこだけは省けないと思っています。

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著者プロフィール
▶︎合同会社LSP代表
▶︎パーソナルトレーニングジム銀座トレーニングラボ代表
▶︎大妻女子大学ラクロス部（2019年〜2023年）
▶︎平成国際大学トレーナー（2018年〜2019年）
▶︎下半身痩せ協会アドバイザー（2016年〜2020年）
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