ハルシネーションとは
AI分野におけるハルシネーションとは、人工知能が事実に基づかない情報や、存在しない内容を生成してしまう現象を指します。「幻覚」を意味する医学用語が転用された言葉です。
特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）では、自然で流暢な文章を生成する能力が高い一方で、生成された内容の正確性については保証されないという課題があります。ユーザーにとって自然に見える回答であっても、実際には完全に虚偽の情報である可能性があるため、十分な注意が必要です。
ハルシネーションの種類
AIのハルシネーションは、その性質によって主に2つのタイプに分類されます。
◯Intrinsic Hallucinations（内在的ハルシネーション）
内在的ハルシネーションは、学習データに含まれていた情報とは異なる、矛盾した内容を出力してしまう現象です。AIは正確な情報を学習しているにも関わらず、生成過程において誤った解釈や変換を行い、学習データとは食い違う事実を提示してしまうことがあります。
例えば、AIが学習データで「通天閣の高さは108メートル」という正確な情報を学習していたにも関わらず、「通天閣の高さは87.5メートルです」と異なる数値を出力してしまうケースが挙げられます。
◯Extrinsic Hallucinations（外在的ハルシネーション）
外在的ハルシネーションは、AIが学習データには全く存在しない情報を出力してしまう現象です。これは、AIが既存の知識パターンを組み合わせて、実際には存在しない人物、出来事、データなどを創造してしまうことを指します。
例えば、実在しない研究者の名前とその業績を詳細に説明してしまうケースなどがあります。
ハルシネーションの原因
ハルシネーションが発生する原因は複雑で多岐にわたりますが、主な要因を3つ紹介します。
学習データの不完全性
AIモデルの性能は、学習に使用されるデータの質に大きく依存します。学習データに誤った情報が含まれていれば、AIはその誤情報を「正しい知識」として学習してしまいます。また、データが古い場合、最新の情報については正確な回答ができない可能性があります。
インターネット上の情報を大量に収集して学習データとして使用する場合、その中には不正確な情報や偏見を含む内容が混在しています。AIはこれらの情報を区別することなく学習するため、結果として誤った知識を獲得してしまうのです。
生成モデルの限界
AIの生成モデルは、確率的に次の単語やフレーズを予測する仕組みで動いています。そのため、事実に基づかない内容でも文法的に正しい文章を生成することが可能です。
強引な推論
AIは質問に対して必ず何らかの回答を生成しようとする傾向があります。知識が不足している分野や、答えが存在しない質問に対しても、「分からない」と答える代わりに、推測や想像に基づいて情報を創造してしまうことがあります。
ハルシネーションがもたらすリスク
ハルシネーションは単なる技術的な問題にとどまらず、社会的に深刻な影響を与える可能性があります。その影響範囲は個人レベルから企業、そして社会全体にまで及びます。
誤情報の拡散
ハルシネーションによって生成された虚偽情報が、事実として広く拡散される危険性があります。特にSNSやWebサイトを通じて情報が共有される現代においては、一度拡散された誤情報を訂正することは非常に困難です。
AIが生成した内容は、その流暢さと説得力から、人間が作成した情報と区別することが難しく、多くの人が疑いを持たずに受け入れてしまう傾向があります。これにより、医療、政治、経済などの重要分野において、根拠のない情報が事実として認識される可能性があります。
誤った意思決定を行ってしまう
ハルシネーションによる誤情報に基づいて重要な意思決定を行うことで、個人や組織に深刻な損失をもたらす可能性があります。投資判断、医療診断の支援、法的助言など、正確性が求められる分野でのAI活用において、この問題は特に深刻です。
企業の経営判断や戦略策定においても、AIが提供した誤った市場データや競合分析に基づいて判断を下すことで、事業に大きな影響を与える可能性があります。
マーケティング分野でのリスク
マーケティング分野においては、ターゲット顧客の分析、市場動向の予測、コンテンツ制作などでAIが活用されています。しかし、ハルシネーションによって生成された不正確な顧客インサイトやトレンド情報に基づいてマーケティング戦略を立案すると、期待した効果が得られないだけでなく、ブランドイメージの損失や顧客の信頼失墜につながる可能性があります。
また、AI生成コンテンツに事実誤認が含まれていた場合、企業の信頼性が大きく損なわれ、長期的なブランド価値に影響を与える可能性があります。
ハルシネーションへの対策
ハルシネーションの問題に対処するため、技術的な改善から運用面での工夫まで、様々な対策が研究・実践されています。これらの対策を組み合わせることで、ハルシネーションのリスクを大幅に軽減することが可能です。
データ品質の向上
学習データの品質向上は、ハルシネーション対策の根本的な解決策の一つです。信頼性の高い情報源からのデータ収集、事実確認済みの情報の優先的な使用、定期的なデータの更新などにより、AIモデルの知識ベースの正確性を向上させることができます。
また、データの前処理段階で明らかに誤った情報や偏見を含む内容を除去するフィルタリング技術の導入も重要です。人間の専門家による監修を組み合わせることで、より質の高い学習データを構築できます。
プロンプトを工夫する
適切なプロンプト設計により、ハルシネーションの発生を抑制できます。具体的かつ明確な指示を与えることに加え、「確実でない場合は『分からない』と答えるように」や「ハルシネーションをしないでください」という指示を含めるなどです。
他にも、具体的な情報源の明示を求める、段階的に思考プロセスを示すよう促すなどの工夫が効果的です。
RAGを活用する
RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）は、事前に構築された信頼性の高い知識ベースから関連情報を検索し、その情報を基に回答を生成する手法です。この方法により、AIは自身の学習データのみに依存せず、最新かつ正確な情報に基づいて回答を生成できます。
RAGシステムでは、質問に対してまず関連する文書や情報を検索し、その内容を参照しながら回答を生成するため、ハルシネーションのリスクを大幅に削減できます。
例えば、社内にある自社商品に関する正確な情報を登録することで、自社商品に関してはChatGPTやGeiminiなどより正確な情報を出力する、問い合わせチャットボットを開発できます。
人間がチェックを行う（ヒューマンインザループ）
AI生成コンテンツに対する人間による確認・検証プロセスを組み込むことで、ハルシネーションによる誤情報の流出を防げます。特に重要な判断や公開される情報については、専門知識を持つ人間による事実確認を必須とする運用ルールの策定が重要です。
また、AI出力結果に対するフィードバック機能を実装し、継続的な改善サイクルを構築することで、システム全体の精度向上を図ることができます。
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