ゼロコストで権威的に響くテキストが制度的責任を破っている方法 How zero-cost, authoritative-sounding text is breaking institutional accountability 1月16日、イギリスのウェストミッドランド警察の司令官が辞任した。 この報告書は、マッカビ・テルアビブのサポーターが2025年11月にアストン・ヴィラと対戦する欧州リーグの試合に出場することを禁止することを正当化するために使用された。 マッカビ・テルアビブとウェストハムは存在しなかった。 認める 固定 認める 固定 尋問の際、最高裁は文書の一部が使用されたと認めた。 政治的な注目が急速に続いた:内務長官は、彼女はもはや 彼のリーダーシップの下で、地域の警察と犯罪委員会は公的責任審議を発表しました。最初に技術的なミスのように見えたものは、迅速にリーダーシップの危機に拡大しました。 マイクロソフト Copilot 信頼 マイクロソフト Copilot 信頼 公的な議論の多くは偏見、判断、個人の責任に焦点を当てているが、このエピソードは、数年前に発展してきた構造的な問題を指摘している。 From human diligence to synthetic diligence ヒューマンディリゲンスから合成ディリゲンスへ 何十年もの間、現代の機関は暗示的な仮定に頼りました: 文書が存在した場合 - 特に形式的で、合理的で、構造化されたもの - 誰かがそれを生成するのに時間を費やしていました レポート、法的ファイル、安全性評価、ポリシーブリッティングは生成するのに費用がかかったし、低品質の仕事さえ、人間の注意を必要としていました そのコスト機能は非公式で信頼性の高い責任信号を作成しました。 しかし、Generative AIはその仮定を破る。 プロジェクトの質の良い部分は、数秒で生成され、論点や引用も含まれ、その根底にある主張が完全に捏造されたり誤解された場合でも説得力のあるように見えます。この場合の問題は、自動化されたシステムが時には幻覚を起こすことではなく、人間も間違いを犯すことです。 権威あるテキストを生産するコストがゼロに近づき始めると、機関はそれを検証するよりも早く合成作業に取り組むようになります。 その流暢さが人間の判断を置き換え、検証が新しいボトルネックになる。 Where failures are already visible 失敗がすでに目に見える場所 ウェストミッドランドのケースは孤立したケースではありませんし、同様の失敗はすでに各機関で調整を強要しています:裁判所、大学、政府機関、専門サービス、そしてジャーナリズムさえ、すべて取り上げられています。 裁判所 いくつかの裁判所の裁判官は、AIによって生成された、存在しない訴訟法を含むファイルを提出するために弁護士に制裁しました。 訴訟は、弁護士がChatGPTによって生み出された偽造引用に依存し、法的分析が「ギブベリッシュ」と判断した後、罰金を受けた。 イングランドとウェールズの裁判所が発令した。 これらの措置は、AIツールの禁止ではなく、裁判所の記録に人間の責任の明確なラインを再確立しようとする試みである。 Mata vs Avianca シングル 認証 警告 Mata vs Avianca シングル Mata vs Avianca シングル 認証 警告 大学 高等教育機関 同様の検証問題です. 多くの人々は、 take-home 課題における AI の使用を検出することは、 ある学生はABCニュースに、「同じ法律を見ている、同じケースを引用している、同じ問題を見ている」と説明し、別の学生は「私は単にもっと議論するのが怖かったので、罰を受けることにした」と述べた。 顔 信頼できない 顔 信頼できない いくつかの部門は、手書きまたは監督試験を再導入し、口頭評価を拡大し、評価を個人的な環境に移しました。 閉じた書籍、手書きの試験. シドニー大学 無許可のAIの使用は学術的誠実性の侵害であり、それに応じて評価設計を厳格化した。 大学は、著作権が信頼的に確立できない評価形式から離れるようにする。 復活 今の扱い アドバイス 復活 今の扱い アドバイス 公共機関 アルゴリズム・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー・テクノロジー ( 公共機関は、彼らが展開する自動化システムに関する情報を文書化し、公表することを要求する。 公的部門におけるAIの使用における責任、人間の監視、透明性を強調し、欧州レベルでは、 これらのフレームワークは、正式な決定が後で検証されることを確保するための初期の試みです - 彼らが言っていることだけでなく、それらがどのように生成されたかのために。 ) アトリス 『PLAYBOOK』 EU AI Act アトリス 『PLAYBOOK』 わたしは行動する 民間セクター 民間部門は、しばしば直接的な財政的結果を伴う同じ問題に直面しています。 雇用と職場関係の部門は、後に含まれることが判明した。 リファレンスと作成された裁判所の引用文書 同社は、報告書の一部が生成型AIツールチェーンを用いて作成され、エラーが暴露された後、その料金の一部を返還したことを認めた。 4万4000 レビュー 製造 4万4000 レビュー 製造 CNETやMSNを含むメディアは、AIによって生成された記事をリトラッキングした。 または Air Canadaは、 ウェブサイトのチャットボットが顧客に返金資格に関する誤った情報を提供した後、学術出版では、論文が含まれていることが判明しました。 自動テキスト生成に繋がります。 事実ミス fake bylines 責任者 製造された引用 事実ミス 偽バリエーション 責任者 製造された引用 これらのケースを通じて、一貫したパターンが見られます。機関は、効率的に生成されたテキストが基礎的な仕事の信頼できるシグナルであると仮定しました。 Why institutions are adding friction なぜ機関は摩擦を追加しているのか 手動認証、個人的評価、開示要件、未申告のAI使用の制限など、新たな反応は、革新への抵抗のように見えるかもしれません。 検証能力が乏しい場合、摩擦を加えることは合理的でない。もし組織が誰もが現実的に検証できるより多くの文書を生成できるなら、それは誰も本当に所有できない決定を蓄積する。時間の経過とともに、それは内部の信頼と外部の正当性を損なう:同僚は、レポートが真の専門知識を反映していると信じるのをやめる。裁判所、規制当局、そして公衆は、公式の記録が責任ある判断に基づいているという信頼を失う。 西ミッドランドのエピソードは、このダイナミクスを明確に示しています。政治的な落とし穴は、単に間違った参照によるものではありませんでした。それは、実際の結果を伴う文書が正式なプロセスに入ったことを明らかにすることによって引き起こされました。 The structural change coming 構造変化が来る 生成型AIは単に機関を速くするのではなく、希少なものを変える:生産は今や豊富で、検証はそうではない。 そして、その変化は、制度的なワークフローの再設計を必要とします。 起源 - 文書がどのように生成され、編集され、チェックされ、そして誰がその背後に立っているか - は、仮定するのではなく明確になる必要があります。 いくつかの仕事のカテゴリーは、識別可能な人間の著作権が交渉できない場所で明確な境界を必要とします。 これは一時的な調整ではありません。シンテックディリジェンスは安価で説得力があり、West Midlandsのような失敗は引き続き起こり続ける可能性があります。 適応する機関は、より遅く、より検証中心的な操作モードを高賭けの文脈で受け入れるものになるだろう。 トップ画像クレジット:AdobeStock132785912 トップ画像クレジット:AdobeStock132785912
