法律と医療から見る、AI 実務の四つの評価軸

AI の性能は、多くの場合、与えられた入力に対してどのような出力を返したかで評価される。質問応答なら正答率、分類なら適合率や再現率、文章生成なら人間評価や別の評価指標を使える。この方法では、評価対象となる問題文や資料が最 … 続きを読む

生成 AI は、文章と書き手の思考を切り離せるようにした

文章を読んでいるとき、読者は文字列に記された命題だけを受け取っているわけではない。とくに論考や解説では、書かれている事実だけでなく、何を問題として選び、どの根拠を採用し、そこから何を判断したのかまでが文章の内容になる。そ … 続きを読む

「AI を使ったから駄目」を分解する

企業が公開した料理画像で、自社商品のパッケージにある文字が崩れていた。そこで生成 AI の利用が疑われ、画像の誤りだけでなく、「AI を使ったこと」そのものまで批判の対象になった。この反応には、成果物として確認できる不備 … 続きを読む

医療 LLM は患者情報をそのまま読ませない

医療 LLM について語るとき、最初に目に入りやすいのは、医学問題にどれだけ正しく答えられるかという数値である。医師国家試験、専門医試験、診療ガイドラインへの準拠性は、比較しやすく、成果としても説明しやすい。だが、医療現 … 続きを読む

AI を一つの物語に閉じ込めない

AI をめぐる議論は、しばしば短い物語へ圧縮される。ある場面では、AI は人間の仕事を奪う脅威として語られる。別の場面では、知的作業を補助し、人間の能力を広げる道具として語られる。国家にとっては安全保障上の資産であり、企 … 続きを読む