新しい研究：RAGシステムに16の重大な問題があることを発見、Perplexityを含む

米国の最近の研究では、人気のあるRetrieval Augmented Generation（RAG）研究システムであるPerplexityやBing Copilotなどの実世界でのパフォーマンスが、過去12ヶ月間に得られたマーケティングの注目や一般的な採用と比較して、かなり低いことがわかった。

このプロジェクトでは、21人の専門家の声が参加する広範な調査が行われ、You Chat、Bing Copilot、Perplexityなどの調査対象のRAGシステムで、少なくとも16の懸念事項が見つかった。

1：生成された回答に客観的な詳細が不足していること、一般的な要約と文脈の深さやニュアンスが不足していること。

2. ユーザーの偏見を強化すること、RAGエンジンが頻繁にさまざまな視点を提示するのではなく、ユーザーの質問の表現方法に基づいてユーザーの偏見を推測し、強化すること。

3. 過度に自信を持った言語、特に経験的に確立できない主観的な回答で、ユーザーが回答を必要以上に信頼することになる。

4：単純な言語と批判的思考、創造性の欠如、回答がユーザーを「単純化」し、「同意」した情報を提供するのではなく、十分に考え抜かれた分析や考察を提供しないこと。

5：出典を誤って引用すること、回答エンジンが回答を支持する出典を使用していないこと、信頼性の幻想を生み出すこと。

6：推論に適した情報を選択すること、RAGエージェントが回答の主張を支持する情報を選択し、ユーザーが「聞きたい」ものを優先すること、客観的な分析に基づいて回答を提供するのではなく、推論に適した情報を選択すること。

7：回答を支持する出典を省略すること、回答の出典が不足していること。

8：回答に論理的なスキーマを提供しないこと、ユーザーがシステムが特定の出典を他の出典よりも優先する理由を質問できないこと。

9：出典の数が限られていること、ほとんどのRAGシステムが通常、主張を支持する出典を3つ提供すること、より多様な出典が適切である場合でも。

10：孤立した出典、システムの支持出典のデータが回答に実際には含まれていないこと。

11：信頼できない出典を使用すること、システムが事実的に正確な出典ではなく、人気のある（SEO上で）出典を優先すること。

12：冗長な出典、システムが本質的に同じ内容の論文を複数の出典として提示すること。

13：フィルタリングされていない出典、システムがユーザーに提供された出典を評価またはフィルタリングする方法を提供しないこと、ユーザーが選択基準を信頼することを強いること。

14：対話性や探索性の欠如、ユーザーがRAGシステムが最初の質問からユーザーの意図を推測するのではなく、明確な質問をしないことを苛立たせること。

15：外部の検証の必要性、ユーザーが提供された回答を独立して検証する必要があること、RAGの「検索の代替」としての便利性が大幅に低下すること。

16：学術的な引用方法を使用すること、[1]や[34]などの標準的な学術的な引用方法を使用すること、しかし多くのユーザーにとっては直感的ではないこと。

この研究では、人工知能、ヘルスケア、医学、応用科学、教育、社会科学の21人の専門家が参加し、すべてが博士課程の研究者または博士号取得者であった。

参加者は、RAGシステムと伝統的な検索エンジン（この場合はGoogle）を使用して、質問を出しながら、自分の思考プロセスを大声で話すことで、研究者がその思考プロセスを明確に理解できるようにした。

3つの答えエンジン、You Chat、Bing Copilot、Perplexityは、一般にアクセス可能であるため選択された。

大多数の参加者はすでにRAGシステムのユーザーであった。

この研究では、RAGシステムの回答が頻繁に客観的な詳細を欠き、要約が簡単すぎることが分かった。

一部の参加者は、RAGシステムの回答が単純すぎることを指摘した。

RAGのトレードオフ

この研究では、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

また、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

研究

この研究では、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

また、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

客観的な詳細の欠如

この研究では、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、要約が簡単すぎることが分かった。

全体的な視点の欠如

この研究では、RAGシステムの回答が全体的な視点を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

自信を持った言語

この研究では、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることが分かった。

不正確な引用

この研究では、RAGシステムの回答が不正確な引用を使用し、回答を支持する出典が不足していることが分かった。

情報を選択的に提示する

この研究では、RAGシステムの回答が情報を選択的に提示し、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

自動化されたRAG

この研究では、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

また、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が不正確な引用を使用し、回答を支持する出典が不足していることが分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が情報を選択的に提示し、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

この研究の結果は、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

また、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が不正確な引用を使用し、回答を支持する出典が不足していることが分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が情報を選択的に提示し、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

この研究の結果は、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が不正確な引用を使用し、回答を支持する出典が不足していることが分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が情報を選択的に提示し、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

この研究の結果は、RAGシステムの回答が客観的な詳細を欠き、ユーザーの偏見を強化することが分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が過度に自信を持った言語を使用し、批判的思考や創造性が欠如していることも分かった。

この研究では、RAGシステムの回答が不正確な引用を使用し、回答を支持する出典が不足していることが分かった。

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