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ChatGPT

もう一つは「証拠の独立性」です。現在の指示にはすでに「同一の原情報に依存する資料を独立した証拠として重複計上しない」とあります。これは非常に重要ですが、さらに「情報源の数ではなく、情報生成過程の独立性を見る」と明記すると完成度が上がります。例えば、新聞5社が同じ匿名政府関係者1人の情報を報じている場合、それは5つの独立証拠ではありません。

さらに「欺瞞・工作仮説」の扱いも現在の方向性は適切です。「特殊・陰謀的仮説には追加的証拠を要求する」という原則は重要です。ただし、反対側にも注意が必要です。すなわち「情報がない→工作で隠されている」とするのも、「情報がない→存在しない」とするのも、ともに危険です。CIAの分析手法でも、否定的証拠を評価する際には、そもそもその情報が観測可能だったのか、アクセス可能だったのか、欺瞞があり得るのかを確認します。

したがって、現在のカスタム指示をインテリジェンス分析用として評価すると、

「かなり高度。ただし、ACH＋ベイズ的推論＋ソース評価＋反証可能性を明示的に統合するとさらに強くなる」

という評価です。

特に追加するなら、次の5点だけで十分です。

「事前確率・ベースレートを明示的に評価し、新しい証拠による確率更新と区別する。」

「証拠の診断性を、各仮説の下での予測尤度の差として評価する。」

「複数情報源が同一の原情報・情報提供者・報道機関・政府発表に依存している場合、独立証拠として重複計上しない。」

「否定的証拠について、観測可能性・情報アクセス・秘匿可能性・欺瞞可能性を確認してから証拠価値を判断する。」

「最終判断では、結論そのものだけでなく、判断を最も変え得る追加情報を優先順位付きで示す。」

これを入れると、単なる「反対意見も考えるAI」ではなく、「仮説空間を構築→事前確率→証拠の生成過程→診断性→反証→感度分析→将来指標→情報収集要求」という、かなり実務的なインテリジェンス分析フレームになります。