AI用語4：そもそも「生成AI」とは何か？
「生成AI」という言葉は、単にAIを意味するものとして使われることがあるが、重要なのは、「生成」という言葉を付け加えたことだ。生成AIは、膨大なデータから学んだパターンに基づいてコンテンツを生成するシステムを指す。生成AIは、質問に答えるだけでなく、新たなコンテンツを作り出すことができる。例えば、メールを作成したり、アウトラインを作成したり、レポートを要約したり、さらには画像や音声を作成したりすることもできる。
生成AIは、データのシーケンスの次に何が来るのかを予測することによって動作する。人々が話す方法や書く方法を模倣するため、知的に見えるが、実際には事実を確認しているわけではない。正しいかどうか、有益かどうか、適切かどうかといったことは知らない。単にトレーニングに基づいて「適切に見える」ものを選んでいるだけだ。
これが職場で重要である理由は、人々が重要なタスクに生成AIを頼り始めているからだ。例えば、マネージャーがパフォーマンスレビューを作成するために使用したり、採用担当者が求人広告を作成する際に利用したりすることがあるが、それでも生成された内容を慎重に読んで調整する必要がある。生成AIは便利だが、人間による確認を代替できるものではない。
AI用語5：「自動化バイアス」（自動化への過信）とは何か？
「生成」という言葉がAIについての考え方を変えたのと同様に、バイアスの前に「自動化」という言葉を追加することもその意味を変える。自動化バイアスは、人が自分自身の判断よりもAIを信頼する時に発生する。誰かがAIツールからの提案を疑うことなく受け入れたり、チームが情報源を再確認することなく機械から来た要約を使用したりする。時間の節約のように感じるが、後でより多くのコストがかかる可能性がある。
人は、ツールは専門家によって作られたものだから正しいと仮定しがちだが、AIはその背後にあるデータと論理がどれだけ正確かに依存している。もし誰も結果を確認していなければ、誤った情報が通過してしまうことがある。この問題は、決定が迅速に行われ、誰もがツールが正確であると仮定しているときに悪化する。
自動化バイアスを減らす方法は、確認の習慣をつけることだ。スコアや要約、提案を見たときは、それがどのように作成されたのか、コンテキストを確認し、自分の専門知識を考慮した上で受け入れるべきだ。
なぜこれらのAI用語を知っておくことが重要なのか？
AI用語がどのように意思決定に影響を与えているかを理解することが必要だ。すでに多くの略語や省略語があり、それらを覚えることが面倒かもしれないが、ハルシネーションが何であるかを理解していなければ、誤った情報を信じてしまうかもしれない。用語はたくさんあるが、自分の役割やチーム、毎日の仕事に関連するものを理解することが重要だ。
最初は圧倒されるかもしれないが、これらの言葉は採用、コミュニケーション、生産性、パフォーマンスに関する日常的な会話の一部となりつつある。それらの本当の意味を知っていることは、あなたに有利に働く。会議で賢く見えるだけでなく、その知識は、より良い質問をする助けとなり、コストのかかるミスから守ってくれるだろう。
