回答があるだけ「有難い」と思うのはどうでしょうか。
有難いの語源は「有り難し」です。普通ではないことなので感謝するということです。
ChatGPTみたいに「何か聞けば答えが返ってくる」ような時代でない技術者は「問題」は常に「解決」することを「求められた」のです。だから自分より知識のある人を見れば「臥して仰いで教えを乞うた」のです。
勉強会にも参加したし、ネットのQ＆Aサイトもとことん探りつくしたのです。
質問して答えがあるがどちらが正しいかわからないとか「うらやましい状況」ですし、それの判断が出来ないと
「だめですよ」
最近見かけた記事ですが、生成AIを使うと脳が「腐る」そうです。
それはそう...

ChatGPTの回答をGeminiに渡してどう思うかと聞き、Geminiの回答をChatGPTに渡してどう思うかを聞きます。
なんならClaudeとかも入れて三つ巴。
意味はないと思いますが、他のAIの回答だとは伝えないようにしています。

「なぜ回答に違いが出るのか？」
「各AIはどのような推論プロセスを経てその回答に至ったのか？」を必ず確認します。

また、他のAIの回答は、質問に対する解像度を高めるヒントになるため、複数の回答を並べて比較し、どれが最も信頼性・一貫性が高いかを検証します。

たとえば、
同じプロンプトを複数のAIに投げた結果が「A」「B」「B’」と異なった場合、次のように再質問します。

「他のAIに上記と同じプロンプトで質問をしたところ、それぞれ『A』『B』『B’』という回答が得られました。
あなたの先ほどの回答と比較して、どういったロジックの違いでこの差が生じたのかを推察してください。
なお、あなたが最も...

とても良いテーマだなと思いました。

僕の場合は、だいたいこんな順番で考えています。

① 解釈が違うとき
前提や定義の置き方で答えが分かれることはよくあります。
そのときは、質問者さんの意図に近い方や、前提・根拠がはっきりしている方を選んで良いかと思いました。

② 事実（有無・数値・日付など）が食い違うとき
ここは少し丁寧に確認します。
・一次情報に当たる（論文、公式発表、統計、公的資料 など）
・出典の性質を見る（公式・査読→報道→まとめ→個人の順で目安に）
・文脈・定義・対象期間・更新日をチェック（数字の差はここが原因のことが多いです）
・他言語は翻訳を使って気軽に読む（概要把握には十...