はじめに
生成AIは、その高度な言語生成能力により、私たちの生活や仕事に大きな影響を与えています。しかし、生成AIには「ハルシネーション」という課題が存在します。この記事では、ハルシネーションがなぜ起こるのか、その原因と対策について詳しく解説します。
生成AIのハルシネーションとは？
生成AIのハルシネーションとは、AIが存在しない情報を生成したり、不正確な情報を提供する現象です。この現象は、特に大規模言語モデル（LLM）で顕著です (MIT Technology Review) (MIT Technology Review)。
ハルシネーションが起こる理由
言語モデルの仕組み
大規模言語モデルは、次の単語を予測することでテキストを生成します。この方法は、非常に流暢な文章を生成する一方で、モデルが確固たる情報源に基づいているわけではなく、単に確率に基づいて単語を選んでいるだけです。これが誤った情報の生成につながります (MIT Technology Review)。
トレーニングデータの質と量
モデルはインターネット上の大量のデータを使って訓練されていますが、このデータには誤情報や不完全な情報が含まれていることがあります。モデルはこれらのデータを学習し、結果として誤った情報を生成することがあります (MIT Technology Review)。
確率的な性質
言語モデルは確率的に次の単語を予測するため、常に一定の確率で誤った単語を選ぶ可能性があります。この確率はモデルが大きくなるほど減少しますが、完全に排除することはできません (MIT Technology Review)。
ハルシネーションを防ぐための対策
チェーン・オブ・ソート・プロンプティング
モデルが出力を生成する過程で、逐次的に検証を行う方法です。これにより、モデルが一貫性のある出力を生成する可能性が高まります (MIT Technology Review)。
再現性のある生成
モデルが生成した出力を再評価し、矛盾がないかをチェックするプロセスを導入することが有効です。これにより、誤った情報が出力されるリスクを減らすことができます (MIT Technology Review)。
リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）
特定の外部情報源を利用して、生成されたテキストの検証を行う技術です。これにより、モデルが正確な情報を生成する確率を高めることができます (MIT Technology Review)。
結論
生成AIのハルシネーションは、その確率的な性質と訓練データの質に起因しています。完全に防ぐことは困難ですが、モデルの設計やトレーニング方法を改善することで、誤情報の生成を減らすことが可能です。AIの使用に際しては、その限界を理解し、適切な検証手段を導入することが重要です。
