ChatGPTが私の会社について間違った情報を出し続けています - 訂正に成功した人はいますか？

私はこれに常に対処しています。理解すべき現実は以下です：

訂正が難しい理由：

1. トレーニングデータは静的 - ChatGPT（および同様のモデル）はカットオフ日までのデータから学習しました。一度トレーニングされると、その知識は次のトレーニングサイクルまで固定されます。

2. フィードバックは即時ではない - サムズダウンやフィードバックは収集されますが、即時の修正ではなく将来のトレーニングに反映されます。

3. "編集"ボタンは存在しない - Googleと異なり、コンテンツの変更をリクエストできるSearch Consoleのようなものはありません。

実際の訂正タイムライン：

実際に効果があること：

1. AIではなくソースを修正 - Wikipedia、ニュース記事、自社サイトを更新
2. 対抗コンテンツを作成 - 権威ある正確なコンテンツをあらゆる場所に公開
3. 量を増やす - より多くの正しい情報を作成すれば、AIはより多くの正しい情報に遭遇します
4. リアルタイムプラットフォームをターゲット - Perplexityはソースの変更をより速く反映

4ヶ月というタイムラインは残念ながら普通です。押し続けてください。ただし期待値を調整してください。

私はいくつかのAI誤情報危機を処理してきました。訴訟の言及は特にトリッキーです - 対処方法は以下です：

法的言及の問題：

AIシステムは訴訟の言及を重要視します（実際に重要なことが多いため）。却下された訴訟でも残るのは：

• 複数のニュース記事が提訴をカバーした
• 裁判記録は公開
• AIは「却下」と「敗訴」を区別しない

同様の状況のクライアントで効果があったこと：

1. 詳細な「訴訟終結」発表を公開
2. 法律事務所にそのサイトで訴訟概要を公開させる
3. 却下についての業界誌報道を求める
4. LinkedInと専門家プロフィールを更新

重要な洞察： 却下を元の提訴と同じくらい目立たせる必要があります。訴訟についての記事が10件あり、却下についての記事が1件しかない場合、AIは訴訟により重みを置きます。

元の訴訟について存在するのと同じくらい、肯定的な解決についての権威あるコンテンツを作成してください。

経験豊富なWikipedia編集者です。Wikipediaの角度についていくつか：

WikipediaはAIにとって非常に重要：

• トレーニングデータで重み付けが高い
• ChatGPTもClaudeも頻繁に参照
• Wikipediaを正しくすることでAIシステムに波及

ただし注意：

• 自社のページを直接編集しない（利益相反）
• Wikipediaのソース要件を厳密に守る
• トークページで変更を提案
• 信頼できる二次ソースを使用

よくある間違い：

• プロモーショナルなコンテンツを追加（リバートされる）
• 会社の資料のみを引用（信頼できるとみなされない）
• 議論なしで変更
• あまりに攻撃的

効果があること：

• まず独立したメディア報道を得る
• その報道をWikipediaのソースとして使用
• 適切なチャネルを通じて変更を提案
• 忍耐強くプロセスに従う

適切にソースが付けられたWikipediaの訂正は、他のほとんどのものよりも速くAIに伝播します。

私たちも同様の経験をしました。CEO退任の噂には具体的に以下が必要でした：

私たちの状況： AIがCEOが「辞任した」と言い続けていたが、彼女は短期間の医療休暇を取って復帰しただけでした。

修正に効果があったこと：

1. CEOがタイムラインを明確にする個人ブログ投稿を公開
2. 会社が「CEO年間レビュー」プレスリリースを発行
3. CEOを業界ポッドキャストでインタビューさせる
4. 経営陣ページを明確な「2019年から」という言葉で更新
5. CEOを最近のカンファレンススピーカーリストに追加

パターン： AIは誰かが現在も在任していることを示す最近のシグナルを必要とします。「変更」についての古いニュースと沈黙は、退任と読み取られます。

あなたのCEOについて：

• 現在のCEOとしてのことをしている姿を見せる
• カンファレンス出演、インタビュー、署名記事
• 「CEO [名前]」を最近の権威あるコンテンツに表示させる

AIは最終的に、あなたのCEOがまだあなたのCEOであることを学びます。

問題を修正する前に、AIが何を言っているかを正確に知る必要があります。体系的な監視が不可欠です：

追跡すべきこと：

• AIがあなたの会社について使用する正確な言葉
• どのプラットフォームにどの不正確さがあるか
• どのプロンプトが誤った情報をトリガーするか
• 訂正が時間の経過とともに効果を発揮しているかどうか

監視が重要な理由：

• プラットフォームによって情報が異なる（それぞれ別々に修正）
• 一部のプロンプトは正確な回答を得て、他は得られない
• 訂正の取り組みが機能しているかを測定できる
• 新しい不正確さが広がる前にキャッチ

私たちのアプローチ： Am I Citedを使用してプラットフォーム全体のブランド言及を監視しています。不正確な回答を見たら：

1. 正確な不正確さを記録
2. 可能性の高いソースを特定
3. ソースを修正
4. AI回答が変わるかどうかを追跡

体系的な監視なしでは、盲目的に問題を修正しています。

AIが大きく間違った場合の法的オプション：

法的措置が役立つ可能性がある場合：

• 名誉毀損的な声明（虚偽で損害を与える）
• ビジネスに影響を与える明確な事実誤認
• GDPR違反（適用される管轄区域で）

現実：

• ほとんどのAI企業は責任を制限する規約を持っている
• トレーニングデータに対する訴訟は法的に未テスト
• NYT対OpenAIのようなケースはまだ係争中
• 法的措置は遅くて高価

より実用的な法的アプローチ：

• 具体的な不正確さを含むプラットフォームへの要求書
• コンテンツが誤って表現されている場合のDMCA通知
• 将来の訴訟の可能性に備えてすべてを記録
• 深刻なケースではプラットフォームの法務チームと直接作業

GDPRの角度（該当する場合）： 忘れられる権利のリクエストが試みられています。結果はまちまちですが、EU関連のコンテンツについては検討する価値があります。

ほとんどの企業にとって、ソースを修正することが法的措置に勝ります。ただし、法的措置が必要になった場合に備えてすべてを記録してください。

小規模企業の視点 - フルPRブリッツの余裕がなかったので、コントロールできることに集中しました：

低予算訂正戦略：

1. まずオウンドメディア

   • サイトのすべてのページを更新
   • 詳細な「会社概要」セクションを作成
   • よくある誤解に対処するFAQを追加

2. 無料プラットフォーム

   • LinkedInの会社ページ（詳細、最新）
   • Crunchbaseプロフィール（AIによく引用される）
   • Googleビジネスプロフィール
   • 業界ディレクトリ

3. コンテンツ作成

   • 現在の事実を含むブログ投稿
   • 現在のチームに言及するケーススタディ
   • 日付入りの顧客の声

4. 関係の活用

   • パートナーに私たちの説明を更新するよう依頼
   • 顧客にコンテンツで私たちに言及してもらう
   • 業界アナリストに連絡

総コスト：ほとんどが時間。しかしPerplexityでは2ヶ月以内に改善が見られました。

このスレッドは非常に役立ちました。これがアクションプランです：

即時（今週）：

1. プラットフォーム全体で体系的なAI監視を設定
2. プラットフォームごとにすべての現在の不正確さを記録
3. 投資家と共有する社内「ファクトチェック」ページを作成
4. 所有するすべてのプロパティを最新の目立つ情報で更新

短期（今後30日）：

1. すべての重要な問題について正しい事実を含む主要なプレスリリース
2. CEOを目立たせる - ポッドキャストインタビュー、カンファレンス出演
3. 訴訟の終結発表を公開
4. 適切なチャネルを通じてWikipediaで作業

継続的：

1. 訂正が効果を発揮しているかどうかを追跡するために監視を続ける
2. 時間の経過とともに正しいコンテンツの量を増やす
3. まずPerplexityをターゲット（更新が速い）
4. AIの不正確さについて投資家に積極的に準備

重要な洞察： AIを直接編集することはできませんが、AIが追いつくまでインターネットに正しい情報を溢れさせることができます。そしてその間、重要な人々の期待値を管理します。

皆さん、ありがとうございます。これは長期戦ですが、少なくとも今は戦略があります。