AIが人間による検証のステップなしに実行すると、間違いは1か所にとどまりません。もっともらしい捏造された統計や、ずれてしまったポジショニングの主張が、一度レビューを通り抜けると、システムが生成するすべてのアセットに複製されます。エラーは、ただ生まれるのではなく、量産されます。
主な論点
- 人間の間違った事実は、1本のブログ記事の中にとどまります。機械の間違った事実は、同じプロンプトから作られたすべてのアセットの中に存在します。
- スピードは、エラーに対する自然なブレーキを取り除きます。かつて間違いを見つけていた、遅くて人間的なステップこそ、自動化が消し去るステップです。
- コストは複利で膨らみます。規模が拡大したエラーを直すには、すべてのコピーを見つけなければならず、たいていは顧客や規制当局が先に見つけたあとで気づきます。
私の見解
だからこそ、Q3の人間による検証は、4-Quadrant Framework（4象限フレームワーク）の中で、唯一、他に委ねられないステージです。時間を節約するために飛ばせば、節約できるのは一度だけで、その代償はすべてのアセットで払うことになります。
ユニバース全体で
- trafficplusoffer.com/validation/ · The Bullshit Police test applied to machine output: would this statistic survive a fact-check?
- thetrustalgorithm.com/authority-theater/ · A scaled fabrication is Authority Theatre produced by accident, and it collapses the same way
詳しい解説を読む: エラーの規模拡大
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