AI承認駆動開発 #3｜AI生成を減らせ——プログラム生成できない「残差」を育てる
! 同じ判断を、二度させるな。 不安定な人間に、同じ判断を何度もさせない。 答えが確定したことを、AIにも毎回考え直させない。 判断軸と制約を育て、人間とAIで協力して、可能な限りプログラムへ倒していく。 ! AI承認駆動開発では、AI生成を増やすことを目指さない。 承認済みの定義からプログラムで導出できる領域を増やし、AI生成が必要な残差を極小化していく。 AI駆動開発なのに、AI生成を減らしたくなってきた AI駆動開発という言葉からは、 AIにコードを書かせる AIにテストを書かせる AIに設計情報を書かせる といった、 AIに何を、どれだけ生成させるか という方向を想像しや...
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
AIが書いた文章の嘘の見つけ方 — 24本中23本が実在しない出典だった実測と、検証ツールが「0件」と報告し続けた理由
AIの誤りは誤字ではないので、読んだだけでは見抜けません。株式会社TOEは出典を確かめずに記事を作り、24本中23本が実在しない論文でした。さらに、それを防ぐために作った検証ツールが「実在しないもの0件」と報告し続け、実は確認できていたのは45件だけでした。検証を仕組みにするときの落とし穴を3つ挙げます。
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AI処理414件を失敗させた話 — モデルを指定しなかっただけで、75%が落ちた
自社メディアの記事要約を一括処理したところ、553件のうち414件が失敗しました。原因は「使うAIモデルを指定しなかった」こと。何が起き、どう仕組みに落としたかを、実際のコードとログで公開します。
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note投稿はどこまで自動化できるか — 品質チェックのコードと、「公開ボタン」の行方
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