よりよいワークフロー
検証のサイクルを作る
日ごろ AI で行う作業に、繰り返し使える品質確認を加えます。
始める前に
架空の情報を使い、自分の端末で練習しましょう。このレッスンに有料のAIツールは必要ありません。
覚えておきたいこと
成功の基準を決め、結果を試し、修正してからワークフローを再利用しましょう。
最初に完成の条件を決める
毎週の調査まとめなら、関連する発見が三つあること、事実に関する主張ごとに出典があること、不確かさが明示されていること、個人情報がないことが成功の条件になるでしょう。下書きを依頼する前に、これらの確認項目を書いておきます。
小さなテストセットを作る
代表的な入力をいくつか用意します。通常の例、事実が欠けた例、情報が矛盾する例です。修正したプロンプトが、異なる状況でもワークフローを改善するかを確かめるために使います。
回答の外で確かめる
引用された出典を開き、主張の裏づけになっているか確認してください。重要な数値は自分で計算し直します。同じ AI に正しいか尋ねると問題を見つけられる場合がありますが、独立した証拠にはなりません。引用自体が間違っていたり、存在しなかったりすることもあります。
説明できるバージョンを残す
プロンプトのバージョン、使ったツール、テスト入力、結果の改善につながった変更を記録します。影響の大きな判断には、人による確認を残しましょう。測定し、確認できる部分だけを自動化します。
AI が書いた要約の事実に関する主張を、最も確かに検証できるものはどれですか？
参考資料と確認日
これらの例はnew2.aiのために作成した架空のものです。参考資料は紹介する手法の根拠を示すものであり、資料の発行元が本コースを推奨しているわけではありません。
参考資料は英語の場合があります。