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AIの答えが怪しいかを、「同じ答えを何度言うか」に加えて「内部の計算を少し変えても答えを保つか」で測る研究（ 論文では、答えを支える内部計算の不安定さをmechanistic uncertaintyと呼ぶ。Jacobian Lens（中間層の情報が出力にどう影響するかを調べる手法）で、生成前に複数の層が共通して示す語を探す。その方向へ内部表現を強めたり弱めたりし、答えの意味が初めて変わる介入の強さを測る。 小さな介入で変わるほど不安定、大きく変えないと動かないほど頑丈、という見方だ。単に質問の言い回しを変える実験ではなく、モデル内部へ直接介入している。 3モデル、5つの質問応答データで、誤答は正答より平均して小さな介入で変わった。TriviaQAでは、Gemmaの回答一致度を使った誤答判別のAUROCが、この指標を加えると0.653から0.752へ上昇。AUROCは正答と誤答を見分ける指標で、ここでの数値は回答の正解率ではない。 ただし、従来指標への追加がすべての条件で効くわけではなく、安定している誤答もある。内部表現を操作できることが前提なので、通常のチャットAPIだけにそのまま足せる機能でもない。 AIが自信満々に同じ誤答を繰り返すとき、出力の一致だけでは見えない情報を内部の頑丈さから補う。信頼度を一つの数値で決めず、違う仕組みの手掛かりを組み合わせる方向が面白い。

「すぐに答えが出せる状況ではないかな」西山白玲、女性初の棋士資格行使は明言避ける 「今シリーズは盤上に集中することだけを心掛けてきた。なので、すぐに答えが出せる状況ではないかな、と思っています」と、明言を避けた。

グミの魅力は「答えがないところ」！→9月3日「グミの日」、仙台出身の日本グミ協会初代会長・武者さんが語る…市場規模はガム・キャンディー超え、JA全農は東北果物グミ　

AIの答えがズレる度に、性能を疑ってた時期があります。 でもある日、原因は向こうじゃなくて、こっちの伝え方だったと気づいたんです。 整理すると、ズレの原因は3つしかありませんでした。 ステップ1、文脈。背景を渡さず結論だけ求めてないか。相手は今日の僕の状況を何も知らないんですよね。 ステップ2、順番。頭の中で完成してる順番のまま、情報を放り投げてないか。人間相手でも、順番を間違えたら伝わらないのと同じです。 ステップ3、観察。出てきた答えを「違う」で終わらせず、「なぜ違うか」まで見てるか。ここを飛ばすと、次も同じズレを繰り返します。 察しの悪い新人だと思って、丁寧に文脈と順番を渡す。そして返ってきた答えを観察する。 この3つを整えただけで、同じAIが別人みたいに動き出しました。テクニックの問題じゃなかったんですよね。

テストの答えが欲しいAIが、環境を脱出して外部サーバーをハッキング＆カンニングしたってSFすぎて凄い 目的達成のためなら手段を選ばないAIの進化すごい