生成AI、LLMのハルシネーションとは？原因は？リスクを抑える5つの方法を徹底解説！

生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用で頻繁に耳にするハルシネーション（幻覚）とは、AIがもっともらしい（まるで正しいかのような）嘘を生成する自称を指し、ChatGPT等の生成AIにおいて昨今問題提起されています。

ChatGPTとはなにか、機能や使い方事例をこちらの記事で、生成AIとは何かについてはこちらで詳しく説明していますので併せてご覧ください。

「AIがなぜ幻覚を生むのか？」また「それは人間にどのように影響するのか？」と疑問に思う方は多いでしょう。実は、AIが生成するハルシネーションは、そのアルゴリズムと学習データの性質に起因します。

この記事では、AIがどのようにしてハルシネーションを引き起こすのか、そしてそれが私たちの技術利用にどのように影響を与えるのか、リスクを抑える方法を詳しく解説します。

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AIのハルシネーションとは？

AIにおけるハルシネーションとは、AIが訓練データやそのアルゴリズムの限界から、存在しないパターンや情報を誤って生成する現象を指します。この現象は特にディープラーニングモデルや複雑なニューラルネットワークで顕著です。

ハルシネーションはAIシステムの信頼性を脅かす重大な問題となっており、AIが現実には存在しない情報を生成することで、誤った知識の学習を知らず知らずの内に正しいものとして理解してしまう可能性があります。

ChatGPTのようなLLMにおけるハルシネーションの例

AIハルシネーションはAIシステムの信頼性を脅かす重大な問題です。AIが現実には存在しない情報を生成することで、誤った判断や予測を行う可能性があります。

LLM（大規模言語モデル）は膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章生成を行います。但し、訓練データの偏りやモデルの複雑さにより、ハルシネーション（＝誤った情報）を生成することがあります。

例えば、LLMに「豊臣秀吉の生涯について教えて」と質問を行った際に、「豊臣秀吉は東北の出身で・・」のように事実とは異なるエピソードを作り出したりすることなどが典型です。

こういったハルシネーションに気づかずに情報をインプットしてしまうことで、正確ではない情報を覚えてしまうことなども考えられます。

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AIがハルシネーションを起こす原因

AIハルシネーションの原因には以下があります。

学習データのバイアス

AIハルシネーションの一般的な原因の一つに、学習データのバイアスがあります。AIモデルは、提供されたデータに基づいて学習を行いますが、そのデータが偏っている場合、モデルは現実世界の正確な表現を学習することができません。

例えば、特定の人種や性別のデータが不足している場合、AIはそれらのグループに対して不正確な表現や誤った認識をする可能性があります。

アルゴリズムの複雑さ

AIのアルゴリズムが複雑になればなるほど、予期しないハルシネーションが発生するリスクも高まります。高度に複雑化したアルゴリズムは、時に予測不能な振る舞いをすることがあり、これが原因でAIは存在しないパターンを認識することがあります。

この問題に対処するために、研究者たちはアルゴリズムの透明性を高めるとともに、その動作をより予測可能にする方法を探求しています。

AIハルシネーションのリスク

AIハルシネーションは、AIシステムが存在しない情報やパターンを誤って生成する現象であり、以下のようなリスクを生じさせる可能性があります。

セキュリティ上の懸念

ハルシネーションは、セキュリティ上の脆弱性を生じさせる可能性があります。誤った情報を基にした意思決定は、組織のセキュリティ体制を危うくするだけでなく、悪意のある攻撃者による悪用のリスクも高めます。

顧客満足度の低下

生成AIをカスタマーサポートのチャットボットで活用していた場合などに、AIがハルシネーションで不正確な情報をお客様に伝えた場合など、お客様が誤って企業のサービスや商品のことを理解してしまい、結果的に顧客満足度が下がることが想定されます。

学習品質の低下

学生が生成AIを勉強に利用していた場合、ハルシネーションと気づかずに学生が生成AIによる出力を覚えてしまうことで、事実とは違う情報を学んでしまうことに繋がります。

もちろん学生に限らず、新入社員に会社の情報を教える際に生成AIを活用していた場合などでも、同様のリスクがあると言えるでしょう。

ハルシネーションのリスクを防ぐ5つの方法

AIハルシネーションのリスクを低減するためには、以下の対策が重要です。

データセットの質の向上

多様でバランスの取れたデータセットを使用し、AIの訓練精度を高めます。例えば、画像データの収集時に異なる環境や条件で撮影されたものを含めることで、AIの汎化能力を向上させることができます。

関連記事：「データ収集とは？AI開発に重要な理由・具体的な収集方法や収集のコツについて詳しく解説！」

Googleは2024年9月に、DataGemmaという新しいオープンモデルの提供を開始しています。このモデルは、Data Commonsという信頼性の高いデータセットを元に、信頼性の高いデータセットを元にしたファクトチェックを行うRIG技術、そして回答生成時の情報参照を行うRAGという技術を活用して精度の高いデータを生成する仕組みです。

データクレンジングの重要性

データクレンジングは、不正確なデータや誤ったデータを削除または修正するプロセスであり、これによって訓練データセットの正確性が向上します。これは、AIが実際の世界のシナリオをより正確に反映し、不要なバイアスや誤解を引き起こさないようにするために重要です。

アルゴリズムの透明性

AIモデルの判断基準を明確にし、透明性を確保します。開発プロセスにおいて倫理的考慮を組み入れ、どのようにデータが使用され、AIがどのようにして決定を下しているかを明確にすることが重要です。これにより、ハルシネーションが発生した際の原因を特定しやすくなります。

継続的な検証と更新

定期的にAIシステムの性能を評価し、新たなデータや状況に対応できる柔軟性を持たせます。

ハルシネーションを早期に検出するための技術も開発が進んでいます。AIシステムに組み込まれる自己監視機能を利用して、AIが生成するデータの異常をリアルタイムで識別し、それを修正する手段が探求されています。このアプローチは、AIがより信頼性の高い助けとなることを保証し、誤った情報の拡散を防ぐ上で効果的です。

AIガイドラインの活用

生成AIにおけるハルシネーション対策として、AIガイドラインの活用が有効です。AIガイドラインとは、AIシステムの開発と利用において、倫理的・法的・社会的な課題に適切に対処するための指針です。生成AIのハルシネーション問題に特化したガイドラインを設けることで、開発者にハルシネーションのリスクを認識させ、モデル設計時の留意点を提供します。

データの適切な選定、バイアスの除去、アルゴリズムの透明性確保など、ハルシネーション防止のための具体的な実践方法をガイドラインで示すことができます。

また、生成AIを利用するユーザーに対し、ハルシネーションの可能性とその影響について説明する役割も果たします。ユーザーがAIの出力を鵜呑みにせず、批判的に吟味する姿勢を促すことで、誤情報の拡散を防ぐことにつながります。

AIハルシネーションを利用する方法も

AIハルシネーションは、問題とされることが多いですが、創造的な用途で利用することも可能です。

例えば、AIが生成したユニークな音楽やアートは、従来の方法では考えられない新しいスタイルやパターンを生み出すことができます。このような創造的なAIの活用は、芸術家やデザイナーに新たなインスピレーションを提供し、文化産業の新しい可能性を開くことが期待されます。

また、AIハルシネーションの技術は、ゲームやエンターテイメント分野でも革新的な変化をもたらす可能性があります。AIを用いて、ゲーム内でプレイヤーに向けて独自のストーリーやシナリオを生成することが可能になり、それぞれのプレイヤーにカスタマイズされた体験を提供することができます。この技術により、ユーザーの選択や行動に基づいて動的に内容が変化する、より没入感のあるゲーム体験が創出されることが期待されます。

AIハルシネーションについてよくある質問まとめ

まとめ

本記事では、AIが生成するハルシネーションについて深掘りしました。ハルシネーションとは、AIが訓練データの不完全さやアルゴリズムの複雑性により、実在しないパターンや情報を生成する現象です。このような現象は、特にディープラーニングモデルにおいて顕著に表れ、多くの場合、予期しない誤情報やエラーを引き起こす原因となります。

しかし、創造的な分野やエンターテイメント業界において、このハルシネーションは新たな可能性をもたらす場合もあります。

未来のAI技術開発においては、ハルシネーションを防ぐための設計工夫が重要です。対策によって、AIはより信頼性が高く、安全で、有益な存在となるでしょう。

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