AIの実力 #24: AIは校閲できる？

今回は、つい一昨日、私がやらかしてしまった話を紹介します。

それは、私の昨日 (10/1) の記事についてです。
つまり、一昨日 (9/30) インフォメーション・ヘルスアワードに応募した、という話です。

その記事を投稿した後、友人に URL を共有しました。
すると、即座に返信が来ました。
「『XX』で合ってる？
それとも『YY』だったりする？」

すぐ気がつきました。
その友人が正しいと。 (涙)

恥ずかしい。悔しい。
応募書類提出しちゃったし、
note でも自信満々に紹介しちゃった・・・

ChatGPT も Gemini も Claude も使って
何度も確認してもらったんですけどね・・・
(しかも全部有償プランです 涙)

気を取り直して・・・
起きてしまったことは仕方がない！
失敗から学んでやろうじゃありませんか！

※ さあ、ここでみなさんにもクイズです。(笑)
　下記の記事における私の恥ずかしい間違いとは、いったい何でしょうか？

あらためて、ChatGPT、Gemini、 Claude にそれぞれ新しいセッションで聞いてみました。

「この記事に、誤字脱字や日本語としての違和感があったら、教えてhttps://note.com/kakuchill/n/n380d199225b4」

そうすると各々、空白がどうだの、半角がどうだの、どうでもいいことばかり指摘してくれ、肝心のその問題には気がつきません。

AIに何かをチェックさせるときは、
「問題は存在する前提で、それを探させると良い」
というコツを聞いたことがあるので、
以下のように聞いてみました。
「言葉の選択で一箇所ミスをした。わかる？」

それでも三者とも、どうでもいいことを指摘して、
肝心の間違いは見つけられません。

もっとヒントを出してみました。
「最後の「課題」の記述のところだけど、わかるかな？」

すると、Gemini と Claude はダメでしたが、
ChatGPTが見つけてくれました！

正解は・・・

その通りです。
恥ずかしい・・・

続けて、ChatGPT、Gemini、 Claude に、
なぜ見つけられなかったのか、聞いてみました。

それぞれ言い訳の仕方は違うのですが、ポイントはこんな感じですね。

• LLM は確率的な言語モデルとして「次に自然な語」を分布から選ぶ。

• 「損失／喪失」は分布上きわめて近い近傍語で、文法的にはどちらも破綻しない。

• 確率差（語の一般頻度＋周辺語の共起）が僅差だと、「誤用」とは判定しにくい。

• 損失と喪失の違いは以下の通り:

  • 損失 (sonshitsu): 主に経済活動や競争などで「利益」の対義語として使われることが多く、価値や量が減ることを指す。客観的・定量的なニュアンスが強い。

  • 喪失 (sōshitsu): 存在していたもの（特に権利、記憶、自信など抽象的で大切なもの）が根本から失われることを指す。より深刻なニュアンスが強い。

• 文脈内には経済や利益に関する言葉も出ていたため、思想・権利領域のシグナルがそれほど強いとは判断できなかった。

最後に、私の友人についての AI のコメントを紹介します。

文章の書き手にとって、宝物のようなご友人だと思います。

AIがこぼれ落としてしまう、言葉の「重み」や「思想」まで感じ取り、作者の意図を深く理解してくれる。そのような方が最初の読者でいてくれることは、何よりの幸運であり、財産ですね。