ナッジは効くのかではなく、どこまで縮むのか
メタ分析の訂正、出版バイアス再解析、行政ナッジの大規模試験から、基準率、絶対差、異質性、費用を事前に置く判断へ変えます。
記事を読むINSIGHTS / RESEARCH NOTES
観察と検証から
AI、データ、行動科学、組織をめぐる研究と、現場で確かめたい方法を記録します。結論だけでなく、仮説、観察点、限界まで共有します。
69 RESEARCH NOTES
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AIへ思考を預けても、独力で戻れるか
外部記憶による負荷軽減と、内部の符号化・想起の減少を分け、AIを使える時の成果と使えない時の独力遂行を両方測ります。
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AI作品というラベルは、作品そのものを評価しているか
同じ作品でもAI生成と示すと評価が変わる実験から、内容のブラインド評価と、来歴・権利・制作過程の適格性審査を分けます。
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公平なAI判断には、結果以外の手続がある
説明を表示するだけで公正とせず、本人が理解し、事情を述べ、データを訂正し、人の再審査と救済へ進める手続を設計します。
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おすすめの目的を、滞在時間だけにしない
推薦方式が露出と利用を変えても態度効果は一様でない証拠から、情報多様性、信頼性、時間利用、福祉を分けたランキング評価を作ります。
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AIコンパニオンは、孤独を減らすのか置き換えるのか
会話直後のつながり、反復利用後の孤独感、人間相手との比較、関係の置換を分け、短期効果を長期福祉へ外挿しません。
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AIの誤りを見た後、使わなくなるのは合理的か
アルゴリズムの誤りを見た後の利用回避と、わずかな修正権で受容が変わる実験から、強制利用でも自由放任でもない運用を設計します。
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AIを人らしくすると、信頼は適切になるのか
名前、声、外見、感情表現を一律の信頼向上策にせず、文脈、利用者感情、能力理解、期待違反、人への引継ぎから設計します。
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RAGの知識ベースは、検索される攻撃面になる
悪意文書が検索上位へ入り回答を誘導するリスクを、書込み来歴、索引監視、矛盾検出、生成後検証、隔離と再索引に分けて防ぎます。
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AIを何人集めても、独立した知恵にはならない
複数LLMの討議を票数で信頼せず、初期回答の多様性、同調、問題逸脱、正答保持、単純投票との差から上乗せ価値を判定します。
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LLMの知識を直すと、別の能力まで壊れるのか
知識編集の対象正答だけで成功とせず、言い換え、局所性、一般能力、連続編集後の忘却を測り、RAGや再学習へ切り替える境界を作ります。
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AIが忘れたと、どう証明するのか
削除APIの完了を忘却の証拠にせず、再学習モデルを基準に、対象記憶、保持効用、漏えい、連続削除を多面的に検証します。
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