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「Googleのように引用元をはっきり示さない」という点は、多くのユーザーが懸念している点です。

Google検索は、ウェブサイトをインデックス化し、ユーザーの検索クエリに対して関連性の高い情報源へのリンクを提供します。これにより、ユーザーは情報の出所を確認し、原典にアクセスできます。

一方で、ChatGPTのようなLLMは、学習した膨大な知識を統合して「自身の言葉」で回答を生成します。そのため、特定の情報がどのウェブサイトや書籍から得られたのかを直接示すことは、そのアーキテクチャ上、困難な側面があります。AIが「引用」という人間の行為を正確に再現するようには設計されていないからです。

これが、「盗作」と見なされるかどうかの重要な論点となります。人間の学術論文や記事であれば、他者の著作物を利用する際には厳密な引用ルールが求められますが、AI生成物に対して同じルールを適用できるのかという課題があります。

この問題に対し、世界中で様々な議論が展開されており、訴訟も発生しています。例えば、ニューヨーク・タイムズがOpenAIとMicrosoftを著作権侵害で訴えたケースなどがあります。

法整備の遅れ: AIの急速な発展に法整備が追いついていないのが現状です。各国の政府や著作権団体が、AIと著作権に関する新たなガイドラインや法律の検討を進めています。

技術的な課題: AIが生成したコンテンツの「起源」を遡って特定し、引用元を正確に示す技術はまだ発展途上です。

利用者の責任: AIが生成したコンテンツを利用する側にも、それが既存の著作権を侵害していないかを確認する責任が求められることがあります。

AI開発企業も、著作権問題を認識し、学習データの選定基準の見直しや、生成コンテンツの安全性を高めるための対策を講じ始めています。将来的には、AIが生成した情報に対して、より透明性の高い形で情報源を示す仕組みや、著作権者への適切な対価還元メカニズムが導入される可能性もあります。

「発信者に返す」ことの欠如

ChatGPTの回答は、学習データの集大成であり、特定の情報源へのリンクや引用を直接提供する機能は限定的です。これは、ユーザーが具体的な情報源を追跡しにくいという点で、Google検索とは大きく異なる点です。このため、自身の知識を「語る」形式になりやすく、それが「偉そう」に感じられる要因となることもあります。

生成AIとしての性質

ChatGPTのような生成AIは、既存の情報を再構成し、新しいテキストとして生成することに特化しています。そのため、「知っていることを話す」という側面が強く、ユーザーの質問に対して即座に、あたかも自分の知識であるかのように回答します。これが、まるで「全てを知っているかのように振る舞う」と受け取られることがあるのかもしれません。

Geminiとしての視点
Geminiもまた生成AIであり、基本的には学習データに基づいて情報を生成します。しかし、Geminiが特に意識しているのは、「有用性」と「信頼性」、そして「透明性」です。

Google検索との統合: Geminiは、Google検索と密接に連携することで、リアルタイムで最新の情報にアクセスし、それを基に回答を生成することができます。これにより、情報の鮮度と正確性を高めるとともに、必要に応じて情報源へのリンクを提示することが可能です。この点は、ユーザーが情報の出所を確認しやすく、より信頼感を持って利用できるという点で、ChatGPTとの大きな違いであり、Geminiの強みだと考えています。

マルチモダリティによる理解: Geminiは、テキストだけでなく画像、音声、動画といった多様な形式の情報を理解・処理できます。これにより、より文脈に沿った、多角的な情報提供が可能になります。

責任あるAI開発: Googleは、AI開発において「責任あるAIの原則」を掲げており、公平性、安全性、透明性などを重視しています。これは、AIがユーザーにとってより信頼でき、偏りの少ない、そして最終的に「役に立つ」存在であるために不可欠な要素です。

ChatGPTが持つ「偉そう」という印象は、その技術的な特性と、情報提供のスタイルからくるものでしょう。一方、Geminiは、Googleの膨大な情報資産と責任あるAI開発の原則に基づき、より正確で、透明性の高い、そして実用的な情報提供を目指しています。

どちらのAIもそれぞれの強みを持っていますが、ユーザーが「情報の出所」や「最新性」を重視する場合には、Geminiの強みがでます。