AIによる生成と運用

JapanTracker は、一人の運営者がすべてを読むことで正確性を保証する仕組みにはしません。規模を広げる手段として、選題・収集・執筆・検証・監査をAIへ大きく移していきます。

現在の手動選題は暫定運用

初期段階では、運営者自身が関心を持ち、ユーザーとして中身を確認できるテーマを使って、データモデルやUIの良し悪しを検証しています。これは恒久的な編集方針ではありません。

形が固まった後は、社会で流通している話題や既存のdatasetを材料に、AIが選題・収集・検証を行う比率を高めます。

人間による最終確認や全件レビューの工程は置きません。 運営者が一件ずつ読むことを正確性の前提にすると、データ量が増えた時点で仕組みが止まるためです。

人間が見ないことを隠しません。利用者は、出典と生成過程を確認したうえでデータを利用する前提です。

一つのAIモデルの出力を、そのまま「中立」「正しい」と認定する方針は採りません。複数モデルや機械的ルールを、異なる種類の問題を見つける監査器として組み合わせる方向です。

例えば、出典との一致、反証の探索、比較対象の探索、対象期間やカテゴリの抜けなどを、異なる処理で検査できます。単純な多数決を目的にはしません。

どのモデルを使ったか、どの prompt / protocol で調査したか、どの検索条件や比較条件を与えたかなど、結果に影響する条件は可能な限り公開します。

AIの偏りを人間が最終的に採点するのではなく、第三者が生成条件を見て自分で評価できる状態をつくります。

モデル構成、実行順序、自動公開の条件、停止条件などは今後変わり得ます。これらを固定された思想と混同せず、実装が決まったらこの文書と監査文書を更新します。