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Evidence・検証状態

Evidence採掘、出典確認、原因と仮説、引用の層分けを扱う。

このTopic Clusterには現在8件の主要Knowledgeがあります。下の記事はそれぞれ独立した問いに答えながら、同じテーマを別の角度から補います。

このテーマのKnowledge

ニュースやSNSを保存するときは、「本人が実際に言ったこと」「報道や引用として紹介されたこと」「投稿者やAIが加えた解釈」「自分自身の批評」を分けて残すと、後から根拠の強さを見失いにくくなります。可児波起が国際ニュースやSNS資料をChatGPTと読み解き、背景・構造・自身の見解を整理した「世界情勢」プロジェクトでは、短い原発言と、その周囲に付けられた政治的な予測・解釈が同じ貼付文に混在する例がありました。

2. コンテストの結果と「なぜその結果になったか」を分けて記録する

コンテストを振り返るときは、「どの作品の、どの選考段階の結果か」と「なぜその結果になったか」を別々に記録します。応募名義・作品URL・締切時点の原稿を結果発表と照合し、本人の報告、検索結果、公式の記載を区別します。可児波起が生成AIとの共同制作で複数作品を制作・応募した「創作大賞」プロジェクトには、中間通過なしという本人の認識とAIによる分析が残っていますが、個別の審査理由は確認できていません。

3. AIが説明できたことと、原因を突き止めたことは別――セルフレビューを「仮説」として扱う

生成AIは、失敗した画像や文章、選考結果などに対して、筋の通った説明や原因候補を作れます。しかし、その説明がもっともらしいことと、実際の原因が確認されたことは別です。可児波起が生成AIとの創作実験とコンテスト応募を進めた「創作大賞」関連の制作記録では、4コマ画像の破綻理由、人物分析、中間発表の結果分析についてAIが説明を行いましたが、一部は可児波起に否定され、一部は元画像・公式資料・審査理由まで確認できていません。

4. 出典URLがあることと、内容を事実確認したことを分ける

AIが扱う情報では、「出典URLを知っている」「資料本文を開いた」「関連箇所を確認した」「その箇所が記事の主張を支持していると照合した」を別の状態として記録します。URLが付いているだけで「事実確認済み」と扱わず、重要な主張ほどどの段階まで確認したかを残すと、引き継ぎや再利用の途中で検証状態が過大評価されるのを防ぎやすくなります。

5. 過去のChatGPT会話からKnowledge・Experimentsの一次素材を発掘する方法

過去のChatGPT会話をKnowledgeやExperimentsへ再利用するときは、会話全体を要約するのではなく、実体験、失敗、手戻り、修正、実測値、検証結果、可児波起からの訂正、未確認事項をEvidence候補として抽出します。

6. 誤字のある初稿を消さない――未編集稿を創作プロセスのEvidenceとして残す

可児波起の「一筆書きで5分」「だから誤字とかもある」という本人申告と未編集稿を分けて残し、完成稿では消える創作過程をEvidenceとして保存する方法を整理します。

7. 連続スクリーンショットを会話挙動のEvidenceとして残す――時刻・応答・訂正を後から追える記録法

21:34〜21:50前後の連続スクリーンショットを例に、入力・応答・訂正の前後関係を保ち、会話挙動を後から追えるEvidenceとして残す方法を整理します。

8. 「監査で問題0」と「全部確認した」は違う――Knowledge Graphに基準点と監査範囲を残す

Knowledge Graphを数値でBaseline化し、監査対象で問題0だったことと、HTTP確認など未検査項目を分けて残した実例です。