日本語の「
根比べ」の
語源は「コンクラーベ」?
知らないうちに事件の犯人にされてしまった人まで…
生成AIを調べものに使う人が増えています。
일본어의 네쿠라베根比べ의 어원은 콘클라베コンクラーベ? 모르는 사이에 사건의 범인으로 몰린 사람까지… 생성형 AI를 조사에 활용하는 사람이 늘고 있습니다.
最近では、
通常のネット
検索でもAIが
出す答えが
上のほうに
表示されるように。
최근에는 일반적인 인터넷 검색에서도 AI가 내놓은 답변이 위쪽에 표시되도록
ただ、しれっと“ウソ”をついてしまうケースも。
다만, 아무렇지 않게 거짓말을 해버리는 경우도 있다.
なぜそんなことが?気付かないうちに身近なところに入ってきている生成AI、どう使っていけばいいのでしょうか?
「根比べ」は「コンクラーベ」から?
5月に行われたローマ・カトリック教会で次の教皇を選ぶ選挙「コンクラーベ」。
왜 그런 일이? 모르는 사이에 우리 가까이에 들어온 생성 AI, 어떻게 사용해야 할까요? 네바라베根比べ는 콘클라베コンクラーベ에서 온 말일까요? 5월에 열린 로마 가톨릭 교회에서 다음 교황을 뽑는 선거 콘클라베コンクラーベ
誰かが投票総数の少なくとも3分の2を獲得するまで投票を繰り返すことから、日本語の「根比べ」に例えられることもあります。
누군가가 총 투표수의 적어도 3분의 2를 획득할 때까지 투표를 반복하는 점에서, 일본어의 근쿠라베根比べ에 비유되기도 합니다.
言葉が似ているのはたまたまですが、グーグルで「根比べ 語源」と入れて検索すると、誤った情報が表示されました(5月16日時点)。
단어가 비슷한 것은 우연이지만, 구글에서 根比べ 어원이라고 검색하니 잘못된 정보가 표시되었습니다5월 16일 기준.
「根比べの語源は、中世ヨーロッパにおける教皇選出方法であるコンクラーベに由来するとされています」
Xでは、同様の回答を引用して「語源だったのびっくり」などと、誤情報を信じたような投稿が見られました。
「근비라베根比べ의 어원은 중세 유럽에서 교황을 선출하는 방법인 콘클라베Conclave에서 유래한 것으로 여겨진다」X에서는 이와 비슷한 답변을 인용하며 「어원이었구나, 놀랐다」와 같이 잘못된 정보를 믿는 듯한 게시글이 보였습니다.
実はこの答え、グーグルの生成AIがまとめたもの。
사실 이 답변은 구글의 생성형 AI가 정리한 것이다.
最近では
検索結果の
上のほうに、AIがまとめた
答えが
表示されるようになっていますが、
こうして誤った
回答をすることが
あるのです。
최근에는 검색 결과 상단에 AI가 정리한 답변이 표시되도록 되어 있지만, 이렇게 잘못된 답변을 하는 경우도 있습니다.
さらに、飲食店や交通機関、試験の日程といった必要な情報の検索でも誤情報が出てきたとするXの投稿がありました。
또한 음식점이나 교통기관, 시험 일정과 같은 필요한 정보를 검색할 때도 잘못된 정보가 나온다는 X의 게시글이 있었습니다.
(生成AIの回答は、質問のしかたやタイミングによっても変わります)
“万博のトイレはくみ取り式”は誤情報のはずが…
Xで使える生成AI「Grok」でも似た問題が。
생성 AI의 답변은 질문 방식이나 타이밍에 따라 달라질 수 있습니다 만박엑스포의 화장실은 분뇨 수거식이라는 잘못된 정보가... X에서 사용할 수 있는 생성 AI Grok에서도 비슷한 문제가
Grokでは、質問をするとAIがその回答を示すという機能が使えるようになり、他人の投稿の真偽を判断させる”ファクトチェック”のようなことをさせる動きが広がっています。
Grok에서는 질문을 하면 AI가 그에 대한 답변을 제시하는 기능을 사용할 수 있게 되었고, 다른 사람의 게시글의 진위를 판단하게 하는 팩트체크와 같은 움직임이 확산되고 있습니다.
Grokに”ファクトチェック”を指示する投稿は、3月下旬から急増し、5月15日までにおよそ4万5000のアカウントが11万件あまりの投稿をしていました。
3월 하순부터 Grok에 팩트체크를 지시하는 게시물이 급증하여, 5월 15일까지 약 4만 5천 개의 계정이 11만 건이 넘는 게시물을 올렸습니다.
しかし、Xで広がっていた「大阪・関西万博のトイレは汲み取り式だ」という誤情報をGrokに調べさせている事例では…。
그러나 X에서 퍼지고 있던 오사카·간사이 엑스포의 화장실은 정화조식이다라는 잘못된 정보를 Grok에게 조사하게 한 사례에서는…
「事実ではない」と否定する投稿もあった一方で、「汲み取り式なのはインフラの問題が根深い証拠」「一部汲み取り式になってしまっている可能性が高い」などとする誤った回答も複数投稿されていました。
사실이 아니다라고 부정하는 게시글도 있었던 반면에, 퍼내기식 화장실인 것은 인프라 문제의 뿌리가 깊다는 증거, 일부가 퍼내기식 화장실이 되어버렸을 가능성이 높다 등과 같은 잘못된 답변도 여러 건 게시되었습니다.
大阪・関西万博の実施主体、博覧会協会の広報担当者によると、こうした事実はなく、トイレはどれも水洗で、下水道が整備されているということです。
오사카·간사이 엑스포의 주최 기관인 박람회 협회의 홍보 담당자에 따르면, 이러한 사실은 없으며, 모든 화장실은 수세식이고 하수도도 정비되어 있다고 합니다.
ほかにも、AIで生成された画像や動画を本物であるとしてしまったり、事件事故や災害の背景に関する誤った情報が出ているケースもありました。
또한, AI로 생성된 이미지나 동영상을 진짜라고 믿어버리거나, 사건·사고나 재해의 배경에 관한 잘못된 정보가 나오는 경우도 있었습니다.
「知ったかぶり」をするAI
どうしてこのような間違いが起きるのか。
왜 AI는 아는 척을 할까? 이런 실수가 왜 일어나는가?
ネット上の膨大な情報を瞬時に要約、人が思いつかない発想で新たなアイデアを出すなど、人の役に立つ生成AIの仕組みが影響していると、国立情報学研究所の佐藤一郎教授は指摘します。
온라인에 방대한 정보를 순식간에 요약하거나, 사람이 생각하지 못하는 발상으로 새로운 아이디어를 내는 등, 사람에게 도움이 되는 생성 AI의 메커니즘이 영향을 미치고 있다고 국립정보학연구소의 사토 이치로 교수는 지적합니다.
生成AIは、さまざまな情報を事前に“学習”し、類推を重ねることで、回答を作り出します。
생성형 AI는 다양한 정보를 미리 학습하고, 유추를 반복함으로써 답변을 만들어냅니다.
しかし、学習したデータが偏っていたり、誤っていたりした場合にはAIの回答は誤ったものになります。하지만 학습된 데이터가 편향되어 있거나 잘못되어 있을 경우에는 AI의 답변이 잘못될 수 있습니다.
これを悪用し、悪意のある組織などが誤った情報をネット上に大量に広め、そうした情報をAIに学ばせると、誤った情報が表示されるようにもなります。
이를 악용하여 악의적인 조직 등이 잘못된 정보를 인터넷에 대량으로 퍼뜨리고, 그러한 정보를 AI가 학습하게 되면 잘못된 정보가 표시될 수도 있습니다.
さらに、データが少ない場合や質問があいまいな場合にも、なんとか回答しようと、「知ったかぶり」をして間違えることがあるといいます。
또한, 데이터가 적거나 질문이 모호한 경우에도 어떻게든 답변하려고 아는 척을 하다가 실수하는 경우가 있다고 합니다.
佐藤教授
「そもそも生成AIは単語の意味を理解しているわけではなく、文章が正しいかどうかも判断できていません。
사토 교수: 애초에 생성형 AI는 단어의 의미를 이해하고 있는 것이 아니며, 문장이 올바른지 여부도 판단할 수 없습니다.
AIは
学習した
情報そのものでなくても
類推によってコンテンツを
生成することができます。
AI는 학습한 정보 그 자체가 아니더라도 유추를 통해 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
ただ、
この類推を
間違えると、
幻覚を
意味する
『ハルシネーション』という
現象が
起きやすくなります」
「これが起きやすい理由に『AIには無知の知がない』ことがあげられます。
다만, 이와 같은 유추를 잘못하면 환각을 의미하는 할루시네이션이라는 현상이 발생하기 쉬워집니다. 이 현상이 발생하기 쉬운 이유로 AI에는 무지의 지가 없다는 점을 들 수 있습니다.
知らないということを
認識できないので、
知らないことを
聞かれても
一生懸命答えてしまう、そうすると
ある種の知ったかぶりで答える状態になり、
間違いが
起きやすくなります」
知らないうちに殺人事件で判決受けたことに?
海外では、さらに深刻な誤りも起きています。
모른다는 사실을 인식하지 못하기 때문에, 모르는 것을 질문받아도 열심히 대답하게 되고, 그러다 보면 일종의 아는 척하며 답하는 상태가 되어 실수가 발생하기 쉬워집니다. 모르는 사이에 살인사건으로 판결을 받은 적이 있다고요? 해외에서는 더욱 심각한 오류도 발생하고 있습니다.
ノルウェー人の男性がChatGPTに自分の名前を入れてどんな人なのか聞いてみたところ、まったく虚偽の情報が表示されたのです。
노르웨이 남성이 ChatGPT에 자신의 이름을 입력해 어떤 사람인지 물어봤ところ、전혀 사실과 다른 정보가 표시되었습니다.
「自分の息子2人を殺害、さらにもうひとりの息子の殺人未遂で、ノルウェーの最高刑である懲役21年の判決を受けた」
オーストリアに本部のある権利保護団体「noyb」によりますと、男性はこれまで犯罪で起訴されたり、判決を受けたりしたことはないとしています。
자신의 두 아들을 살해하고, 또 다른 아들에 대한 살인 미수로 노르웨이에서 최고형인 징역 21년을 선고받았다. 오스트리아에 본부를 둔 권리 보호 단체 noyb에 따르면, 이 남성은 지금까지 범죄로 기소되거나 판결을 받은 적이 없다고 한다.
「noyb」はことし3月、男性に代わってノルウェーの当局に苦情を申し立て、ChatGPTを運営するオープンAIに対し、名誉を毀損する情報の削除や、罰金を科すよう求めました。
노이브는 올해 3월, 남성을 대신해 노르웨이 당국에 불만을 제기하고, ChatGPT를 운영하는 오픈AI에 명예를 훼손하는 정보의 삭제와 벌금 부과를 요구했습니다.
また、アメリカ中西部インディアナ州では、裁判で弁護士が提出した書類に、実際には存在しない裁判の判例が含まれていたことが発覚しました。
또한 미국 중서부 인디애나주에서는, 재판에서 변호사가 제출한 서류에 실제로는 존재하지 않는 판례가 포함되어 있었던 것이 드러났습니다.
裁判所の報告書によりますと、書類は生成AIを使って作られていて、弁護士はチェックしないまま提出したということです。
법원의 보고서에 따르면, 서류는 생성형 AI를 사용해 작성되었으며, 변호사는 확인하지 않은 채 제출했다고 합니다.
裁判所はことし2月、弁護士が調査義務を怠ったとして、1万5000ドルの制裁金を科すべきだとする勧告を出しました。
법원은 올해 2월, 변호사가 조사 의무를 소홀히 했다며 1만 5천 달러의 제재금을 부과해야 한다는 권고를 내렸습니다.
大学生の期末レポートで…
うまく使えば役に立つ生成AI。
대학생의 기말 레포트에서…잘 활용하면 도움이 되는 생성형 AI
特性を
知った
上でどう
付き合っていけばいいのか。
筑波大学で言語学を研究する田川拓海准教授は、学生が生成AIを使うことを前提に、授業での評価の仕方を変えました。
쓰쿠바 대학에서 언어학을 연구하는 다가와 타쿠미 준교수는 학생들이 생성형 AI를 사용하는 것을 전제로 수업에서의 평가 방식을 변경했습니다.
そのきっかけは昨年度の授業で起きたことでした。
그 계기는 작년도 수업에서 일어난 일이었습니다.
1年生を対象にした授業の期末レポートの中に、存在しない文献を挙げ、その内容を元に議論を展開しているものが複数見つかったのです。
1학년을 대상으로 한 수업의 기말 레포트 중에, 존재하지 않는 문헌을 인용하고 그 내용을 바탕으로 논의를 전개한 사례가 여러 건 발견되었습니다.
レポートで言及された、存在しない文献の著者自体は実在していました。
보고서에서 언급된 존재하지 않는 문헌의 저자 자체는 실제로 존재했습니다.
田川さんは生成AIが作り出した文章を、学生がそのままレポートに使ったと考えています。
타가와 씨는 생성 AI가 만들어낸 문장을 학생이 그대로 리포트에 사용했다고 생각하고 있습니다.
田川さんも自身の研究の中で、「SNSの投稿を探してほしい」とAIに指示したところ、架空のURLとともに実在しない投稿を出してきたことがありました。
타가와 씨도 자신의 연구 중에 SNS의 게시물을 찾아 달라고 AI에 지시했더니, 가공의 URL과 함께 실제로 존재하지 않는 게시물을 내놓은 적이 있었습니다.
田川さんは期末のレポートを中心に学生の評価を行っていましたが、授業で毎回実施する課題をもとに評価する方式に変更しました。
타가와 씨는 기말 레포트를 중심으로 학생을 평가했지만, 수업에서 매번 실시하는 과제를 바탕으로 평가하는 방식으로 변경했습니다.
一方で「生成AIは自由に用いて構わない」と積極的な利用を呼びかけ、適切な使い方も伝えています。
한편으로는 생성형 AI는 자유롭게 사용해도 된다며 적극적인 이용을 권장하고, 적절한 사용 방법도 안내하고 있습니다.
田川准教授
「生成AIは手軽に複雑なことができてしまいますが、学生が悪意はないのに不利益を被る心配はあります。
다가와 준교수: 생성형 AI는 손쉽게 복잡한 일을 할 수 있지만, 학생들이 악의가 없음에도 불이익을 당할 우려가 있습니다.
トレーニングの
場で
ある大学で
体験するというのが
重要かなと
思っています」
大学生の利用率”68%”
生成AIの利用は急速に広がっています。
대학이라는 훈련의 장에서 직접 체험하는 것이 중요하다고 생각합니다. 대학생의 이용률은 68%로, 생성형 AI의 활용은 급속히 확산되고 있습니다.
去年1~2月、国内企業220社を対象にした総務省の調査では「メールや議事録作成など業務で使用中」と答えた企業は46。
작년 1~2월, 국내 기업 220개사를 대상으로 한 총무성의 조사에서는 이메일이나 회의록 작성 등 업무에 사용 중이라고 답한 기업이 46%였다.
8%でした。
さらに、大学生は利用率が高く、全国大学生活協同組合連合会が去年10月から11月にかけて、全国の大学生1万1000人あまりに聞いた調査では、生成AIを使ったことがあると回答した学生は68。
또한, 대학생의 이용률이 높으며, 전국대학생활협동조합연합회가 작년 10월부터 11월에 걸쳐 전국 대학생 1만 1천여 명을 대상으로 실시한 조사에서는 생성형 AI를 사용해 본 적이 있다고 답한 학생이 68%였습니다.
2%にのぼりました。
特に「授業や研究」「論文・レポートの作成の参考」に使ったとする割合が多くなっています。
특히 수업이나 연구, 논문·레포트 작성 참고로 사용했다는 비율이 높아지고 있습니다.
生成AI“必須化”する大学も
大学のなかには、生成AIの利用を必須とするところも出ています。
생성 AI를 필수화하는 대학도 있습니다. 일부 대학에서는 생성 AI의 사용을 필수로 하고 있습니다.
東洋大学の情報連携学部では、2年前から、すべての学生が無料で最新の生成AIを利用でき、授業や課題で自由に使っていいとしています。
동양대학 정보연계학부에서는 2년 전부터 모든 학생이 무료로 최신 생성형 AI를 이용할 수 있으며, 수업이나 과제에서 자유롭게 사용할 수 있도록 하고 있습니다.
およそ300人が出席する1年生向けの必修授業では、レポートを書く際に、生成AIを使うことが条件となっています。
약 300명이 참석하는 1학년 필수 수업에서는 리포트를 작성할 때 생성형 AI를 사용하는 것이 조건이 되고 있습니다.
レポートでは、生成AIにどのような指示を出し、どのような回答が出てきたかを明記することを求めていて、使い方を含めて評価されます。
보고서에서는 생성형 AI에 어떤 지시를 내렸고, 어떤 답변이 나왔는지를 명확히 기재할 것을 요구하고 있으며, 사용 방법을 포함하여 평가됩니다.
学生は授業以外のところでも生成AIに気軽に質問でき、学習意欲の向上にもつながっているとしています。
학생들은 수업 이외의 곳에서도 생성형 AI에게 부담 없이 질문할 수 있어, 학습 의욕 향상에도 도움이 되고 있다고 합니다.
学生に感想を聞くと。
「使い始めの時は、単純な一答一問みたいな感じでしか使えていませんでしたが、いまは対話を通じて、考えを深めるように使うように変わりました」
「AIの具体的な弱点を、実際に確かめられる環境もあるので、性能が高くてもハルシネーションが起こることに気付くことができていると思います」
授業を担当する坂村健名誉教授
「新しいものを積極的に社会に取り入れていく力が、人間を成長させてきたと言えるので、今だったら生成AIを通して、ぜひ未来に対してチャレンジする学生が増えてほしいと思っています」
生成AIと付き合う“コツ”は?
最後に、生成AIをうまく使うコツについて、今回取材した生成AIの専門家2人に聞くと、こんなポイントを教えてくれました。
처음 사용할 때는 단순히 일문일답처럼밖에 사용할 수 없었지만, 지금은 대화를 통해 생각을 깊이 있게 할 수 있도록 사용하는 방식으로 바뀌었습니다. AI의 구체적인 약점을 실제로 확인할 수 있는 환경도 있기 때문에, 성능이 높더라도 환각헐루시네이션이 발생할 수 있다는 점을 알게 된 것 같습니다. 수업을 담당하는 사카무라 켄 명예교수는 “새로운 것을 적극적으로 사회에 받아들이는 힘이 인간을 성장시켜 왔다고 할 수 있으니, 지금이라면 생성형 AI를 통해 꼭 미래에 도전하는 학생이 많아지길 바랍니다”라고 말했습니다. 생성형 AI와 잘 지내는 ‘요령’은? 마지막으로, 생성형 AI를 잘 활용하는 요령에 대해 이번에 취재한 생성형 AI 전문가 두 명에게 물어보니, 이런 포인트를 알려주었습니다.
▽AIにわかりやすく質問するなど、コミュニケーションを増やすこと
▽1つのAIだけでなく、ほかのAIにも聞いてみること
▽AIが回答の根拠とした一次情報や引用元を確認すること
東洋大学 坂村健名誉教授
「AIは、ずっと対話を繰り返さなきゃダメなんです。
▽AI에게 이해하기 쉽게 질문하는 등, 커뮤니케이션을 늘릴 것 ▽하나의 AI뿐만 아니라 다른 AI에게도 물어볼 것 ▽AI가 답변의 근거로 삼은 1차 정보나 출처를 확인할 것 도요 대학 사카무라 켄 명예교수 AI는 계속해서 대화를 반복해야 합니다
人と
同じでAIといい
仲間に
なるには、
コミュニケーションを増やさなきゃいけない」
「そして、常に疑いを持って、複数チェックをするという心構えは、AIを使うときでも大事なことで、疑いを持った場合には情報の原典を調べる。
사람과 마찬가지로 AI와 좋은 동료가 되기 위해서는 소통을 늘려야 한다. 그리고 항상 의심을 가지고 여러 번 확인하는 마음가짐은 AI를 사용할 때도 중요한 일이며, 의심이 생겼을 때는 정보의 원전을 조사해야 한다.
特に、
データの
少ないもの
に関しては
気を
つけるべきだと
言えます」
国立情報学研究所 佐藤一郎教授
「AIに質問するときに、主語・目的語・動詞をきちんと伝える。
특히 데이터가 적은 경우에는 주의해야 한다고 할 수 있습니다. 국립정보학연구소 사토 이치로 교수 AI에 질문할 때는 주어, 목적어, 동사를 제대로 전달해야 합니다.
主語や
目的語が
あいまいな
場合にはAIは
勘違いをすることが
あるので、
人間にとっても分かりやすい言い方で質問するのが良いと
思います。
주어와 목적어가 애매할 경우 AI가 오해할 수 있으므로, 사람에게도 이해하기 쉬운 표현으로 질문하는 것이 좋다고 생각합니다.
AIが
間違える可能性の
高いこと
に関しては、
ほかのAIにも
同じ質問をしてみるのも
大切だと
思います」
「自分で使うかどうかは別にして、気が付かないうちに生成AIで作られているコンテンツに触れることは、これからすごく増えてくるはずです。
AI가 실수할 가능성이 높은 것에 대해서는, 다른 AI에게도 같은 질문을 해보는 것이 중요하다고 생각합니다. 자신이 직접 사용할지 여부와는 별개로, 모르는 사이에 생성 AI로 만들어진 콘텐츠를 접하게 되는 일이 앞으로 매우 많아질 것입니다.
回答には
間違いも
あるといった
生成AIの特性と限界を理解して使ってほしいと
思います」
(経済部・岡谷宏基、機動展開プロジェクト・籏智広太)
。
생성형 AI에는 오답이 포함될 수 있다는 특성과 한계를 이해하고 활용해 주시기 바랍니다.(경제부 오카타니 히로키, 기동전개 프로젝트 하타치 히로타)