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リサーチと統合

すべてのレベル
What you'll learn
  • 実際に効果のある5つのリサーチの手法を使う — 要約、比較、マッピング、抽出、プレッシャーテスト
  • 外部知識を禁じ、主張ごとに裏付けの引用を要求するグラウンディングされたプロンプトを書く
  • でっち上げられた引用を、自分の文書に入り込む前に見抜く
  • 情報源の収集から重要な事実のスポットチェックまで、5ステップのリサーチフローを実行する
  • 述べられた事実とモデルの推論を、ノートの中で目に見える形で分離しておく

AIは優れたリサーチの加速装置です — そして盲目的に信頼すれば危険なものでもあります。正しく使えば、何時間もの読書を数分に圧縮できます。不注意に使えば、自信たっぷりに情報源をでっち上げます。ここでは規律ある使い方を紹介します。

価値の高いリサーチの手法​

  • 長い文書や論文を要点と含意に要約する。
  • 複数の情報源を表に比較する(何で一致し、何で対立しているか)。
  • ランドスケープを構築する — あるトピックについての関係者、アプローチ、議論をマッピングする。
  • 文書から特定の事実や数値を抽出する(引用付きで)。
  • プレッシャーテストする — 「これに対する最も強力な反論は何か?」

グラウンディングの規律(交渉の余地なし)​

グラウンディングされた要約 — 主張ごとの引用、「not stated」を許可

Using ONLY the text I provide, summarize the key findings and quote the exact
sentence supporting each one. If something isn't in the text, say "not stated."
Text: """[paste]"""
  • 情報源を与える。 重要なことについて記憶からの事実の想起を求めてはいけません — 資料を貼り付けるか、それを取得するツールを使ってください(RAG)。
  • 引用を要求する。 「各主張を裏付ける文を引用して。」これにより、裏付けのない主張が可視化されます。
  • 事実と推論を分離する。 何が述べられているか対何が解釈されているかをラベル付けするよう求めてください。

3つめは、多くの人が省略する手法でありながら、最も安価な手法です。「論文はXを報告している」と「それはYを示唆する」が混ざった要約は、読み心地は良くてもチェックには役立ちません。どちらの半分を検証すべきなのかが、もう分からなくなっているからです。

事実対推論 — 両者を強制的に引き離す

From the text below, produce two separate lists:
STATED — claims the text makes explicitly, each with the exact supporting sentence.
INFERRED — anything you concluded that the text does not say outright, each with
what it is based on and how confident you are.
Put nothing in STATED that you cannot quote.
Text: """[paste]"""
でっち上げられた引用は典型的な落とし穴

モデルは本物そっくりの論文、著者、URLをでっち上げます。頼りにする前にすべての引用が実在することを検証してください。ハルシネーションを参照。

でっち上げられた引用は、間違っているようにはほとんど見えません。まさに正しく見えるのです — もっともらしい著者2名、実在しそうな学術誌、つじつまの合う年。だからこそ唯一信頼できるチェックは機械的なもの、つまり引用を評価するのではなく解決することです。引用する前に解決が必要だと示す3つのシグナル: 404を返すDOIやURL、モデルの回答以外のどこにも見つからないタイトル、そして自分の主張に出来すぎたほどぴったり合う主張のために引用された論文。

リサーチのフロー​

Guided walkthrough1 of 5
  1. 資料を集めるか、取得ツールをそこに向けてください。残りの作業がグラウンディングされたものになるか、その場しのぎになるかを決めるのがこのステップです。
Pro tip
  • 最も強力な反論は、要約の一部としてではなく別のターンで求めましょう。まとめて求めると、モデルはすでに自分で打ち負かした反論を出しがちです。
  • その文書について質問を続けている間は、情報源のテキストを会話の中に残しておきましょう。コンテキストから押し出された瞬間、回答は読み取りから記憶へと静かに切り替わります。
  • 情報源を比較するときは、それぞれに短いラベル(S1、S2、…)を与え、すべての主張にラベルを付けるよう要求しましょう。ラベルのない主張はモデル自身の声であり、それが一目で分かるようになります。

理解度チェック​

Check yourself

0/3
  1. グラウンディングプロンプトにおける「not stated」の指示は、実際に何をもたらすか?
  2. モデルが説得力あるタイトル、もっともらしい著者2名、そして見覚えのある学術誌を伴う引用を返してきた。正しい次のステップは?
  3. 5つの情報源を1回のプロンプトに貼り付けるのではなく、1つずつ要約するのはなぜか?

まとめ​

Key takeaways
  • 情報源を与える。重要な事実をモデルの記憶から出させてはならない
  • 主張ごとに裏付けの引用を要求し、「not stated」を公認して欠落を見えるようにする
  • STATEDとINFERREDを別のリストに保つ — 混ざれば、どちらもチェックできない
  • 引用は機械的に解決する。でっち上げられた引用は、設計上まさに正しく見える
  • 情報源間の対立は、モデルに決着させるのではなく報告させる
  • 結論が依拠している事実は、原典でスポットチェックする

次のステップ​