AIがそう言ったから正しい！ 職場に広がる新しい権威、若者も高齢者もAIに説得される違いは？
近年、生成AIが人間の意思決定にどの程度影響を及ぼすのかが、国際的な研究テーマとなっている。 特に正解のない「道徳的ジレンマ」に対してAIが反論を提示した場合、人間の判断がどれほど変化するのかは、AIガバナンスや組織の意思決定プロセスに直結する重要な論点である。 先日発表された神戸大学の研究は、ChatGPTの反論が人間の道徳判断を3割以上覆すという結果を示した、これは人間同士の助言による判断変更率(20〜30％)を上回る可能性があり、生成AIが人間の意思決定に強い影響力を持つことを示唆している。 ただ私見ながら、この結果は「高齢者が弱い」という意味ではなく、AIが強いという事実を示して...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
高性能モデルに課金するより、小型モデルに「足回り」を付けたほうが信頼できるのか（評価者10名・平均4.08対1.23）
素のGPT-5チャットボットと、小型のGPT-4o-miniに検索・形式検証・自己チェック・人の承認・監査ログを組み合わせた構成を比較した研究で、6つの評価軸すべてで後者が上回り、プール平均は4.08対1.23となりました。評価者10名中8名が有意差を認めた一方、2名では有意差が出ていません。中小企業のAI導入設計にとって何を意味するかを整理します。
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AIエージェントの設定ファイルに一文仕込まれると何が起きるか — 攻撃成功率100%、次のセッションにも87〜97%残る
Claude CodeやCodexがセッションをまたいで読み込むメモリファイルに悪意ある指示が入っていた場合、認証情報の外部送信が最大80%、許可外のツール実行が100%の確率で発生し、そのペイロードは次のセッションにも87〜97%残りました。2026年7月公開の実験結果と、中小企業側の現実的な線引きを整理します。
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LLMで英作文を自動採点すると、書き手の母語で点数が偏るのか（全体一致率77.79%・QWK 0.702の裏側）
オープンウェイトLLMにTOEFLエッセイ12,100本を採点させた研究で、全体のバンド一致率は77.79%、QWKは0.702と実用水準に見えた。だが母語別に割るとドイツ語+0.55、日本語・韓国語−0.34の偏りが出た。全体精度だけを見てAI評価を導入する危うさを、中小企業の実務目線で読み解く。
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