AIに文章作成、研究テーマの整理、あるいは意思決定のアイデア出しを手伝ってもらうとき、私は今いくつかのモデルに同時に問いかけるのが習慣です。

でもそれは、適当に何回か聞くことでも、どの答えがより多くの支持を得ていそうかを見ることでもありません。
本当の価値は、異なるモデルにそれぞれ独立して判断させ、その食い違いを掘り起こしてから、元の証拠に立ち返って検証することにあります。
最近またこの手順を一通りやり直して、直前まで最も重要な一歩を見落としそうだったと気づきました。
3つのモデルを全部参加させたつもりだったのに、実際には2つしか回答が返ってきておらず、もう1つはスキップされていました。
各ルートが本当に内容を返しているか確認しないと、検証がすべて終わっていると誤って思い込みやすいです。
すぐに使えるやり方を、3ステップにまとめました。
まず、異なるモデルに最初はそれぞれ独立して回答してもらうこと。
2つ目のモデルに聞くときは、1つ目の回答を見せないでください。お互いに影響されて方向がずれるのを避けるためです。
次に、各モデルに同じ構造で出力させます。結論は何か、主要な根拠は何か、どこが不確かか。
この形で揃えて並べると、すぐに直接比較できます。
最後は、誰が正しくて誰が間違いかを数えません。分歧そのものに重点を置きます。
重要な食い違いがあれば、最も原初の資料を掘り返すか、自分で実際に検証します。
同時に、各モデルが本当に回答を返したかどうかも確認してください。
次にあなたがAIで判断をクロス検証するときは、この3ステップでやってみてください。