著者は、Rubyライブラリを使った自身の経験を通して、人間と大規模言語モデル（LLM）の情報処理の違いを対比しています。人間は堆積的な記憶を持っており、知識の起源と信頼性を感知することで、でたらめな推測を避けることができます。一方、LLMはこのような経験に基づく記憶を欠いており、その知識は習得したスキルではなく、遺伝子情報のようなものなので、幻覚を起こしやすいのです。著者は、LLMの幻覚問題を解決するには、現実世界で「生きて」経験を積むことができる新しいAIモデルが必要だと主張しています。
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ShopifyのLLM搭載開発者向けドキュメントボットが、Shopify Collectiveアイテムをメール通知で検出するためのLiquid構文を誤って提示しました。ボットは迅速に回答しましたが、コードは実際には機能しませんでした。Shopify Collectiveタグはメール生成後に追加されるためです。著者はこの「推測型」ドキュメントボットの価値に疑問を呈し、間違ったアドバイスのコストは迅速なヘルプのメリットをはるかに上回ると主張しています。正確でない可能性のあるボットに頼るのではなく、公式ドキュメントを参照することを推奨しています。
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作家ロビン・スローンは、アルゴリズムと悪意のある情報によるインターネットの支配拡大を懸念し、郵便をベースとした代替ネットワークの構築を探求しています。環境に優しいリソ印刷機で印刷されたジンを販売する小さなショップを開設し、アメリカの郵便システムを活用して、より本物で人間味あふれるコミュニケーションネットワークを構築し、デジタル時代の「ゴースト」と戦うことを目指しています。これは単なるノスタルジアではなく、民主主義とオフライン接続へのコミットメントです。
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