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Lenz Researchの調査では、1,000件の実際の事実確認（fact-check）クエリに対して、最先端の5つの frontier LLM のうち少なくとも1つが多数派と食い違った割合は67%だった。 しかも単なる「ちょっとした言い方の違い」ではなく、34%は2段階以上ずれる“本質的な不一致”だった。 5モデルの一致度を示す Krippendorff’s α は 0.639。完全にバラバラではないけれど、「みんな同じ答えを返す」とは全然言えない水準。 とくに True / False の両極には比較的集まりやすい一方で、Mostly True / Misleading の中間ゾーンで壊れやすいのが面白い。 個人的には、LLMの“賢さ”よりも「どこで迷うか」「どこで割れるか」こそ重要な情報だと思う。実運用では、ここがかなり効いてきそうだ。 --- Lenz Researchは、実際のユーザーが提出した事実確認用の主張 1,000件を、5つの最先端LLMに見せて、それぞれに判定を出させた。 対象モデルは以下の5

OpenAIは、米連邦政府のAI規制が弱い状況を利用し、州ごとの法律を通じて事実上の全国ルールを作ろうとしている この戦略はOpenAI幹部が「reverse federalism（逆転の連邦制）」と呼んでいる すでにカリフォルニア州、ニューヨーク州で似た方向のAI安全法が成立しており、次はイリノイ州が焦点 ただしライバルのAnthropicもイリノイ州で別の法案を後押ししていて、主導権争いが起きている AI企業は規制を避けるだけでなく、むしろ自分たちに都合のいいルール作りに巨額の資金を投じている Gizmodoの記事が伝えているのは、OpenAIがアメリカのAI規制をめぐって、かなりしたたかな戦略を進めているという話だ。 その名も 「reverse federalism（逆転の連邦制）」。言い方はなんだか難しいが、やっていることは意外とシンプルで、州ごとに似た法律を通していき、結果として全国共通ルールみたいな状態を作る、というものだ。 普通、アメリカでは「連邦政府が大枠を決めて、州が細かく補う」という流れを想像しやすい。 でも今回はその逆。**連邦政府がほぼ動かないの