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法律と医療から見る、AI 実務の四つの評価軸

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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

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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

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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

Empire of AI から何をどこまで読み取れるか

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生成 AI をめぐる議論では、人工汎用知能である AGI がいつ実現するのか、機械が人間の能力を超えるのかという問いが前面に出る。モデルの規模、学習データの量、計算資源、評価試験の成績を並べ、現在の延長線上に AGI が … 続きを読む

病気は、酵素の働きから読まれ始めている

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病気を理解するとき、まず思い浮かぶのは、遺伝子の変異、血液検査の数値、画像に写る異常、細胞や組織の変化である。これらはいずれも重要な情報である。遺伝子を調べれば、生まれつき持っている変異や、がん細胞で起きた変化が見える。 … 続きを読む

未整理の条件を、判断できる形に変える

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仕事で必要な能力というと、知識が多いこと、処理が速いこと、正しい結論をすぐに出せることが想像されやすい。もちろん、知識も速度も結論の正確さも不要ではない。しかし、本稿が扱うのは、接客、交渉、営業、教育、身体技能、対人調整 … 続きを読む