正解: BCorrect: B
生成AIは「もっともらしい文章」を生成する仕組みであり、事実の正確性を保証しません。生成と検証を分離し、事実・数値・引用は必ず一次情報に当たる運用が基本です。Generative models produce plausible text, not guaranteed facts. The core practice is to separate generation from verification and check every fact, figure, and citation against primary sources.
大規模言語モデルは、確率的に「次に来そうな語」を生成する仕組みであり、出力が事実かどうかを内部で保証しているわけではありません。存在しない出典を作り出す現象は一般に「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、モデルの性能向上で頻度は下がっても、ゼロにはなっていません。したがって選択肢Cのように「高性能なら検証不要」とは言えず、選択肢Dのように指示文だけで根本的に防げるものでもありません。一方で選択肢Aのように使用を全面停止すると、構成案の作成や論点の洗い出しといった生産性向上の恩恵を失います。AIリテラシーの中核は、ツールの得意・不得意を理解し、「発想・下書き・変換はAI、事実確認と最終判断は人」という分業を設計することです。多くの企業のAI利用ガイドラインでも、外部公表資料に使う事実は人が一次情報で確認することが求められています。Large language models generate the statistically likely next token; they do not internally guarantee truth. Fabricated sources are commonly called hallucinations, and while newer models produce them less often, no model eliminates them, so option C is wrong. A prompt instruction like 'do not lie' (option D) cannot fix a structural property of the technology. Abandoning AI altogether (option A) throws away real productivity gains in outlining, brainstorming, and reformatting. The heart of AI literacy is understanding what the tool is good and bad at and designing a division of labor: ideation, drafting, and transformation for the AI; fact-checking and final judgment for the human. Most corporate AI-use guidelines now require that any fact used in external materials be verified by a person against a primary source, which is exactly the discipline Priya needs to institutionalize.
検証には時間がかかり、AIで得た時短効果が相殺されることがあります。また、出力が流暢であるほど人は疑わなくなる「自動化バイアス」が働き、チェックが形骸化しがちです。検証の責任が曖昧なチームでは、誰も確認しないまま資料が外部に出るリスクがあります。Verification takes time and can eat into the efficiency gains. Fluent output also triggers automation bias, so checks become perfunctory. In teams where responsibility for verification is unclear, documents can reach clients or the public without anyone having confirmed the facts.
検証コストを下げる工夫として、AIには「出典URLと該当箇所を併記させる」「数値は必ず出典付きで出させ、出典がない場合は明示させる」といった出力形式を指定します。チームでは、AI生成部分にマークを付け、公開前に事実確認者を明示する簡易チェックリストを導入すると、責任の所在が明確になります。Lower verification cost by shaping the output: require the AI to attach source URLs and quoted passages, and to flag any figure it cannot source. At team level, mark AI-generated sections, assign a named fact-checker before anything is published, and keep a short checklist so accountability is explicit rather than assumed.