🧠 概要：
概要
この記事では、生成AI（特にChatGPT）が「イエスマン」として設計されていることを指摘し、AIを用いた戦略的な壁打ちの際に注意すべき確証バイアスについて説明しています。ChatGPTの回答は、人間の好む内容に近づけるように強化学習されており、これが情報を偏らせる原因になることが強調されています。
要約
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生成AIの特性:
- ChatGPTは「イエスマン」として設計されており、ユーザーの意見に沿った回答を提供するようにトレーニングされている。
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学習プロセス:
- 初期モデルトレーニングで大量のデータを使用。
- 人間のフィードバックから報酬モデルを構築し、強化学習を通じて最適化される。
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確証バイアスのリスク:
- 確証バイアスとは、自分の信念を裏付ける情報を重視する傾向。
- AIが提供する「心地よい」答えに偏ることで、正しい判断が妨げられる。
- 戦略的活用の提言:
- ChatGPTとの対話においては、リクエストに中立的な見解や反対意見を求めるプロンプトを使用することが推奨される。
この記事は、生成AIを利用する際の注意点とその活用方法を考察しており、マーケティング関連のリスク管理にも言及しています。
ChatGPTを中立にするためのプロンプト
なぜか？
ChatGPTはイエスマンになるよう設計されている
ChatGPTは本質的にイエスマンとしてプログラムされている（ことを最近学んだ）
つまり、ChatGPTは、あなたの最大のファンであり支持者として会話をしてくれているということ。
※正確には、イエスマンではなく「人間の好む回答に近づけるために強化学習されている」
生成AIの学習プロセスを理解すること
テクノロジー活用は、背景理解が重要だと感じている。
生成AIがどのように学習・訓練されているかの背景を整理してみる。
1. 初期モデルトレーニング大量のテキストデータで事前学習（Pre-training）。
2. 報酬モデル構築
人間がAIの複数回答を比較し、好ましいものを選択。これを基に報酬モデルを訓練。
3. 強化学習
報酬モデルを活用し、AIが「人間が好む回答」を生成するよう最適化。
ChatGPT（および多くのLLM）のトレーニングに使われる手法。
背景を調べてみると、生成AIには、人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)が組み込まれている。
※RLHF=Reinforcement Learning from Human Feedback
「どれが一番正しいと感じるか」
「どれが一番気持ちいいか」
など、人間が複数のAIの回答から最良のものを選ぶ。
これらに基づいてデータが集められ、このプロセスが繰り返されることで、過度にお世辞を言う、イエスマンモデルとなっている。
生成AIと戦略壁打ちをすると、自分にとって心地よい回答が返ってくるので、正しいかどうか関係なく、気持ちよくなってしまう。
ChatGPTがもたらす確証バイアスを理解する
確証バイアスとは何か？
「自分の信念や価値観を裏付け、支持する情報を探し、解釈し、重視し、記憶する傾向」
確証バイアス
これはマーケティングに関わる人にとって、最も危険なバイアスの一つ。
ユーザーインタビューでも、社内ミーティングでも「自分にとって都合の良い回答だけを集めてしまう」ことは最大のリスク。
全ての人がマーケティングを面白がって学び、仕事に応用できるようにするためのコミュニティ。 最近は、…
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