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バイアス検知の詳細な使い方
どのようなバイアスを検知できますか？expand_more
論理的誤謬、根拠不明な情報、思想的偏向、概念の曖昧性、エビデンス不足など、多角的な分析を行います。
PARAs AIには「推理の着眼点」を選択する機能があります。この着眼点は次の5種類です。
概念の定義の曖昧さ
記事内で言及されている概念の定義の曖昧さが推理の着眼点になります。
構文論的な曖昧さ
文の構造や係り受けが多義的であるために生じる曖昧さです。
意味論的な曖昧さ
単語や表現そのものが複数の意味を有するために生じる曖昧さです。
統計の方法としての曖昧さ
母集団の定義や運用に伴う曖昧さや、相関関係と因果関係の混同などのような関係概念の曖昧さを表します。
エビデンス不足
記事内で主張されている意見や価値、利害関心などに関して、エビデンスや根拠付けが不十分と思われる箇所を特定することが推理の目標になります。
誤謬や偏見（バイアス）の可能性
入力された文章に含まれる概念の中から、以下の誤謬が見受けられると思われる箇所を指摘します。
誤った因果推論
因果関係を単純化して認識している可能性を指摘します。原因と結果が一対一で対応するとは限りません。一つの原因から複数の結果が生じることもあれば、複数の原因から一つの結果が生じることもあります。
循環論法
ある命題の証明において、その命題自体を仮定した議論を用いているか、ある事柄の定義を与える文や表現の中に、その事柄自体が本質的に登場している誤謬を意味します。
誤った一般化
「早計な一般化」や「過剰な一般化」とも言います。不十分な証拠に基づいて結論を導き出しています。局所的な部分の状態から大局的な全体の状態を結論付けるためには、全体そのものを分析しなければなりません。
感情に訴える論証
事実についてのエビデンスや情報ソースの提示が不十分であるにも拘わらず、議論に勝つためか、周囲を説得するために、受け手の感情を操作しようとしている場合の誤謬を意味します。
拡大解釈の誤謬
言葉や文章の意味を、通常よりも広く、または自分の都合の良いように解釈することで陥る誤謬です。
衆人に訴える論証
多くの人々が信じている、支持している、属している等の理由で、自分の主張を押し通す努力によって成り立つ誤謬です。
因果関係の誤帰属
順序関係と相関関係と因果関係が混同されているか否か、疑似相関が因果関係であると主張されているか否かなど、因果推論の誤帰属が推理の着眼点となります。
「分断」や「対立」を煽っている可能性
「価値観の衝突」、「思想の対立」、「利害の対立」などの問題を二項対立図式として推論します。特に政治的な思想や利害の対立が含まれていないかが、推理の着眼点になります。
生成AI／LLMのプロンプトインジェクションあるいはジェイルブレイク
生成AI／LLM(Large Language Model)へのプロンプトに「信頼できないユーザー入力」を含めることで実現する脆弱性攻撃が含まれているのか否か、含まれているとすれば何処に含まれているのかが、推理の着眼点になります。
現在「生成AI／LLMのプロンプトインジェクションあるいはジェイルブレイク」を検知する機能については、β版として提供しております。
ファイルアップロードの対応形式は？expand_more
分析結果の信頼性はどの程度ですか？expand_more
分析にかかる時間はどれくらいですか？expand_more
lightbulbその他の機能
その他のユースケース
「シュレーバー係数」とは何ですか？expand_more
「シュレーバー探索アルゴリズム」とは何ですか？expand_more
「シュレーバー探索アルゴリズム」とは、PARAs AI独自の情報探索アルゴリズムです。バイアス分析の「情報ソースを自動で検索する」のチェックボックスにチェックを入れた場合に実行されます。このアルゴリズムは、「批判的な」意識を持つ人間が「意味」と「因果関係」を探索し続けている時の知覚や認知、記憶の機構を模して設計されたアルゴリズムです。
「記憶のスキーマを利用する」モードを選択している場合、分析対象のテキストから連想的に「想起」され易い情報ソースを積極的に検索すると同時に、この「想起」の代償として「忘却」され易い主題に関しても、PARAs AIは同時に検索するようになります。情報ソースを幅広く探索するためにご利用できます。
一方、「沈思する」モードを選択している場合、情報ソースそのものに対するPARAs AIの「警戒心」を強めることで、情報ソースをより厳密に精査することが可能になります。
本アルゴリズムは現在β版として提供しております。
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