私はAIを信用していません

――信用しないことと、活用しないことは違う

私はAIを信用していません

私は日常的にAIを利用しています。

仕事の相談、情報収集、文章作成、プログラムの開発、技術的な問題の解決など、さまざまな場面でAIを活用しています。

AIを使うことで、仕事の効率も正確性も大きく向上したと感じています。

しかし、私はAIを信用していません。

「信用していないのに、なぜ使うのか」と思われるかもしれません。

実は、AIに限った話ではありません。

私は、そもそも他人の言うことも簡単には信用しません。

そして、もっと言えば、自分自身の知識や判断も、絶対に正しいとは思っていません。

相手が自信を持って説明していても、正しいとは限らない

日々、さまざまな営業の話が舞い込んできます。

「この商品はとてもいいものです。ぜひ購入してください」

「この物件はお買い得です。今なら安く購入できます」

「この投資は早く始めた人が儲かります」

こうした話を聞くと、私はまず疑ってしまいます。

本当にいい商品なのか。本当にお買い得なのか。その投資にはどのようなリスクがあるのか。

そして、もう一つ考えます。

この人は、本当に私の利益を考えて勧めているのだろうか。

単に自分の営業成績を上げたいだけではないのか。

もちろん、すべての営業担当者がそうだとは思っていません。優れた商品を誠実に勧めている人もいるでしょう。

しかし、相手の事情も考えず、自分や自社の利益のために商品を売り込もうとする営業には、どうしてもよい印象を持てません。

私は営業メールを基本的にすべて無視しています。

自分には関係のないM&Aの提案など、そもそも読む価値を感じないメールも少なくありません。

残念なことですが、このような営業が繰り返されることで、営業メールそのものへの不信感が生まれているのではないでしょうか。

実際、面識のない相手への営業メールは、返信を得ることさえ容易ではありません。

もちろん、反応率の低さには対象者の選定や提案内容など、さまざまな理由があるでしょう。それでも、相手の都合を考えない営業活動が、営業全体の印象を悪くしている可能性はあると思います。

政治家も医師も、間違えることがある

政治家は選挙になると、耳当たりのよい公約を掲げます。

しかし、当選後にその公約を十分に実行しない場合もあります。

なかには、有権者全体の利益よりも、自分自身や所属する組織、特定の支援者の利益を優先してきた政治家もいます。

もちろん、すべての政治家がそうだと決めつけるつもりはありません。公約を実現できないことにも、さまざまな事情があるでしょう。

しかし、選挙で何を言ったかだけでなく、その後に何をしたのかを見る必要があると思っています。

医師についても、同じようなことを感じた経験があります。

私の義母は、医師から自信を持って病名を告げられ、治療を受けていました。しかし、なかなか治らず、結果的には別の病気だったことがありました。

その医師が嘘をついたとは思いません。騙そうとしたとも思っていません。

その時点での知識や検査結果から、正しいと考えた診断だったのかもしれません。

医療には診断が難しい病気もあり、結果が違っていたからといって、医師の過失と決めつけることはできません。

それでも、患者の立場からすれば、それまでの診断を信用できなくなるのは自然なことだと思います。

悪意がなくても、間違えることはある。

相手が専門家だから、経験が豊富だから、自信を持って説明しているからといって、必ずしも正しいとは限らないのです。

実は、自分自身も信用していません

他人の言うことを信用しないというと、自分の考えだけが正しいと思っているように受け取られるかもしれません。

しかし、私はそうは考えていません。

自分自身の知識も、経験も、判断も、絶対ではありません。

これまで正しいと思っていたことが、新しい研究や発見によって覆されることもあります。

歴史もそうです。

過去に起きた出来事そのものが変わるわけではありませんが、新しい史料や発見によって、歴史の解釈や評価が大きく変わることがあります。

科学や医療、技術の世界でも同様です。

だから、私は他人からの指摘も、AIからの指摘も、まず受け止めるようにしています。

自分の考えと違うという理由だけで否定することはありません。

反対に、自分の考えに確かな根拠がある場合には、その根拠を伝えて再検討してもらいます。

そして、相手の意見の方が妥当だと思えば、自分の考えを修正します。

自分が正しいと認めてもらうことが目的ではないからです。

AIは間違える。しかし、改善できる

AIも間違えます。

事実ではないことを、もっともらしく説明するハルシネーションもあります。

曖昧な質問をすると、こちらが意図していない方向に回答することもあります。

しかし、AIには便利な特徴があります。

間違いを指摘すると、回答を修正してくれます。

指示が曖昧だったと分かれば、より具体的に指定することができます。

例えば、情報を調査する際には、公式情報や一次情報を優先すること、事実と推測を分けること、不明な点を勝手に補わないことなどを指定できます。

こうした工夫によって、回答の誤りや曖昧さを減らすことができます。

もちろん、間違いを指摘したからといって、AIがその後ずっと同じ間違いをしなくなるわけではありません。指示を工夫しても、誤りを完全になくすことはできません。

それでも、私は指示の仕方を改善することで、AIの回答の正確性が大きく向上すると実感しています。

仕事で使う文章や技術的な情報は、特に注意して確認します。

健康に関する情報も同様です。

健康や医療については、間違った情報が実際の身体に影響する可能性があります。だからこそ、科学的な根拠や信頼できる情報源を重視しています。

日常的な相談でも、「本当にそうなのだろうか」と違和感を覚えたら、追加で確認します。

AIを信用していないからこそ、正確な回答を得るための工夫をする。

それが私のAIの使い方です。

AIには、積極的に反論してほしい

私はAIに、自分の考えを肯定してほしいわけではありません。

むしろ、問題があると思うなら積極的に反論してほしいと考えています。

ただし、反論すること自体が目的ではありません。

私の考えよりも優れた根拠があり、よりよい結果につながる方法があるのなら、それを示してほしいのです。

AIからの提案によって、自分では気づかなかったことを発見する機会は数多くあります。

AIの反論によって、よりよい解決方法にたどり着いた経験も、少ないながらあります。

だから、AIには異なる視点や新しい選択肢を積極的に提示してもらいたいと思っています。

もちろん、AIの反論が必ず正しいわけではありません。

こちらの指摘に簡単に同調してしまうこともあります。

大切なのは、AIが私に賛成するか反対するかではなく、その意見に根拠があり、採用する価値があるかどうかです。

正しいことが、最善とは限らない

そして、もう一つ大切にしていることがあります。

正しいことだけが、必ずしもよいことではない。

例えば、ある業務について、現在最も効率的とされている方法があったとします。

その方法が合理的であることは認めます。

しかし、それが最善の方法とは限りません。

もっと簡単な方法があるかもしれません。

費用を抑えながら、同じ結果を得られる方法があるかもしれません。

あるいは、そもそもその業務自体が不要なのかもしれません。

私は、AIが提示した回答に満足した場合でも、さらによい方法がないか検討してもらうことがよくあります。

これは、AIが間違っていると思っているからではありません。

正しい方法が分かったとしても、そこで考えることをやめる必要はないからです。

常識とされていることにも、改善の余地があるかもしれません。

もちろん、事実を無視してよいという意味ではありません。

既存の知識や実績を尊重したうえで、新しい可能性を考える。

正確性を求めることと、常識にとらわれないことは、矛盾しないと思っています。

AIを信用していなくても、使う価値はある

私はAIを信用していません。

しかし、AIの能力は高く評価しています。

これまで自分では思いつかなかった考え方を提示してくれます。

大量の情報を整理し、異なる視点から問題を検討することもできます。

適切に指示することで、仕事の効率や正確性を大きく高めることもできます。

もちろん、最終的な判断をAIに無条件に任せるつもりはありません。

他人の意見も、AIの回答も、自分自身の考えも、絶対ではないからです。

それぞれの意見を受け入れ、根拠を比較し、必要なら検証する。そして、よりよい方法があれば、自分の考えを修正する。

私は、これからもそうやってAIを利用していくと思います。

AIを信用できないから使わない、という選択もあるでしょう。

しかし、信用できないことを理由に、その能力や可能性まで否定する必要はないと思っています。

信用できないのであれば、どうすれば安全に使えるのか。どうすれば間違いを減らせるのか。どうすれば、よりよい成果を得られるのか。

そうした改善策を考えることに価値があるのではないでしょうか。

私はAIを信用しているから使うのではありません。

信用していなくても、それ以上に使う価値があると判断しているから使っているのです。

参考情報

AIの誤りや医療分野での情報確認に関する参考情報です。本文の体験談と判断は筆者自身のものです。

• OpenAI：Why language models hallucinate — もっともらしい誤りが生じる仕組みと、不確実性を認めることの重要性。
• WHO：医療分野の生成AIに関する倫理・ガバナンス指針 — 不正確・不完全な情報や自動化への過信がもたらすリスク。

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