AI利活用と生成AIの注意点

イントロ

AI利用時の確認観点を中心にする

AIは予測、分類、生成などを支援するが、出力には誤りや偏りがあり、人間の確認とデータ利用条件の確認が必要である。シラバスにはAIサービスや生成AIの活用と留意事項が含まれ、初学者にも「使えるが確認が必要」という判断が必要だからです。

定義

教科書では: AIは予測、分類、生成などを支援するが、出力には誤りや偏りがあり、人間の確認とデータ利用条件の確認が必要である。
言いかえると: AIは予測、分類、生成などを支援するが、出力には誤りや偏りがあり、人間の確認とデータ利用条件の確認が必要である。ここではAI、機械学習、教師あり/なし学習の入口、生成AI、AIサービスAPI、ハルシネーションを扱います。モデル学習、入力指示技法の詳細、AI倫理の専門議論までは追わず、AIと機械学習を分けます。

比較

見る点	押さえる内容	注意する混同
目的	AIの目的と役割を見る	用語名だけで選ばない
判断軸	AIの出力は「たたき台」として扱い、事実、権利、機密、偏りを確認する	AIが出した自然な文章は正確で、業務資料にそのまま使えると思う
範囲	AI、機械学習、教師あり/なし学習の入口、生成AI	モデル学習、入力指示技法の詳細、AI倫理の専門議論

見る点目的

見る点判断軸

見る点範囲

AI利活用と生成AIの注意点は、似た用語を丸暗記するより、目的・対象・判断軸を分けると理解しやすくなります。

要点

AIの出力は「たたき台」として扱い、事実、権利、機密、偏りを確認する。AIが何を助ける言葉かを、身近な業務場面に結び付けて読みます。

例

場面: 議事録要約を生成AIに依頼し、機密情報、出力の正確性、出典、社内ルールを確認する例
順に考えると: この場面では、まずAIが何を助けるかを確認します。次に機械学習との違いを見て、AIの出力は「たたき台」として扱い、事実、権利、機密、偏りを確認する。モデル学習、入力指示技法の詳細、AI倫理の専門議論、業務での利用可否判断の代行までは追わず、役割を一文で説明できれば十分です。
ここが結論: AIと機械学習を分けると、AIの出力は「たたき台」として扱い、事実、権利、機密、偏りを確認する。

注意

確認

Q1

AI利活用と生成AIの注意点で最も大切な見方はどれですか。

まとめ

ECはネットワーク上の取引、IoTはモノがデータを集めてサービスにつながる仕組みであり、組込みシステムは機器の中で特定機能を動かす。