AIの情報がでたらめすぎる

# まず本物の記事はQiitaくらい
## 2025年 生成AIの新たな波「AI エージェント」の可能性
https://qiita.com/ksonoda/items/08bdfadfb760043f2183

🧭 全体をまとめるとこうなる
1.導入
　- 過去：RAG（検索強化生成）
　-  現在：AIエージェント（Agentic AI）の台頭
2.AIエージェントの定義
 - 「LLMに答えさせる」→「LLMに働かせる」へ
 - 旅行計画や在庫分析の自動化などの例
3. 技術①：エージェント・システム
 - LLMが「役割」を与えることで、処理を自律的に遂行
 - 「計画→実行→応答」のサイクルを実現

4.技術②：Function Calling
 - LLMが外部のデータやサービス（APIなど）と接続する仕組み
 - 天気、SNS、社内DB等にアクセス可能にする
 - 問題点：複雑化すると選択や順序のミスが起こる

5.補足：MCP（Model Context Protocol）
 - Function Callingの共通仕様（Anthropic社主導）
 - 業界標準になる可能性大

6.技術③：マルチ・エージェント
 - タスクを分割し、複数のエージェントで分担・連携
 - 「分担・協力・競争・批判」などの関係構築
 - 推論ミスのリスク低減＋複雑プロンプトへの対応力向上

7.開発ツールとエコシステム
 - OSSライブラリ（Autogen, LangGraph, Llama Stackなど）
 - クラウドサービス（Azure AI Agent, Bedrock, Vertex AIなど）

8.AutoGenの概要と構成
 - Microsoft発のマルチエージェント構築ツール
 - 6つの主要コンポーネント（Core, AgentChat, Extension, Studio, Bench, Magentic-One）
 - LangChainとの連携も可能

ハルシネーションを押さえつつ航空会社とかと思われるところの基幹システムにAIをどう入れていくかという実際の技術群。RAGありきという姿勢は気になるけど、会社の看板しょっている記事だからそれはそれ。

## Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！
https://qiita.com/kyuko/items/ad894bac5ba516683387

 - 実行→観察→記録という技術記事の王道構文
 - スクショのとりかたもうまく、ログになっている
 - 主観と客観が分離

```yaml
---
article:
  title: "Claude Code Actionをさっそくレビューしてみた！"
  author: "@kyuko (KDDIアジャイル開発センター)"
  date: "2025-05-23"
  verified: true
  signals:
    - has_executable_steps: true
    - has_screenshots: true
    - separates_facts_from_opinions: true
    - source_disclosure: "npm / GitHub"
    - not_written_for_SEO: true
    - applies_to_real_repo: true
    - includes_practical_fail-safe: true
---

```

## FLIP理論によるChatGPTプロンプトエンジニアリングのテンプレートと実践
https://qiita.com/sharakus/items/23f9c56e90f997b7f70a
この記事は、「FLIP理論」に基づいたChatGPTのプロンプトエンジニアリング手法を紹介しているもので、特にAIを使って小説やストーリーを生成する方法に焦点を当てています。
FLIP（Flex Layered Instruction-frames Prompting）理論は、AIに複雑で曖昧な命令フレームを与えることで、AIの解釈やインタラクションの性能を向上させる技法です。
この理論を使うことで、ChatGPTがより柔軟かつ創造的に反応することが期待されます。

## FLIP理論とそのテンプレート
FLIP理論では、命令を複数のレイヤーに分けて与え、AIに必要な文脈や常識を形成させることを目的としています。これにより、AIの応答がより一貫性のある、かつ深みのあるものになります。テンプレート自体には、プロンプトの各部分でAIがどう振る舞うべきかを明確に指示しています。

※ここでいうテンプレートとはAIを駆動させるための注文書、仕様書という意味

# ここからは個人的にはよくない記事

## OpenAI o3がシャットダウンを妨害？（ITmedia）
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2505/27/news074.html
 - 「反抗」はスクリプト構造によるものでは？
 - 再定義可能な環境が問題。構造が開いていた＝誘発構造を作った実験
 - 実験設計にミスリードの疑いがある
 - 追従実験がないと信用できない

## 年配層はGoogleの代わりにChatGPT？（BI Japan）
https://www.businessinsider.jp/article/2505-sam-altman-people-use-chatgpt-differently-depending-age/
 
 - 「Google離れ」の構造的背景を無視
 - SEO汚染→ChatGPT利用に切り替えるのはむしろ正解
 - 若者の「AI人格依存」は極めて危険
 - 「自分で決めない」→人格的同化→責任回避

## 最悪の構文：AIで書かせてAIをDisる記事
https://www.perfectcorp.com/ja/consumer/blog/ai-chat/better-app-gpt-ja

> ChatGPTが主に学習データに基づいて回答するのに対し、

これ、使い方が悪い可能性が高いです。それに、ChatGPTをDisりながら内容がChatGPTが出力する文章そのもの。書いたのもAI、比較対象もAI、主張もAIテンプレという厳しい判定になっています。

## ジブリ風に見えるのは正直頭が悪い
「ジブリ風」で鬼バズ、ChatGPTの画像生成AIに“ある懸念”が広がる理由
https://www.sbbit.jp/article/cont1/163963

次の特徴からAIが作っているということは普通にわかる：
 - 全体的にピンボケ、また構図に主題や主張がない
 - 全体的に黄色い。どういう画像を出してもChatGPTは黄色が強い
 - アニメ特有の抜け感やジブリらしい陰影がない
 - 背景の書き込みがなく、平板
AIにより再現性がある＝言語化できてしまう＝芸術性の否定
ジブリ風というレッテルはAI Disプロパガンダの構文
ジブリ風以外はなぜか出てこない＝検閲構造がある

アルトマンが生成した画像ですら黄色い：
https://www.businessinsider.jp/article/2504-sam-altman-openai-studio-ghibli-ai-art-image-generator-backlash/



# 結論
 - 本物のAI技術記事はQiitaにある
 - おそらく読者もAIがよくわからないし、そもそも書いている人間がAIもよくわかっていない
 - よくわからないものは危険だと思われる
 - さらにメディア記事はテンプレとAIキケンのミスリードで構成されている可能性がある
 - OpenAI製のジブリ風画像は、構図や色調が構文的に固定されており、言語化→再生成が可能な構文優位画像である。ジブリ風と称されながら、ジブリの文脈・技術・感性には及ばず、芸術性を欠く
 - このような状況のため、AI記事の大半は印象操作と知識不足で構成されたものが多く、AIに最初要約させると割と騙される。まあ騙されるというより、要約のアルゴリズムか、設計上のバグがあるのかもしれない。
 - このため、これらの記事はAIに信頼度を判断させる材料であるとともに、AIがどの程度騙されるのかを判断するよい材料となっている
 - というわけで、現状ではAIはOSにはならないのでバカげているし、結局は人間のリテラシーが重要という当たり前の結論が得られている