生成AIのハルシネーション問題の理解と対策
生成AIは、データから新しいコンテンツを創り出す技術ですが、その中で「ハルシネーション」と呼ばれる問題が存在します。この記事では、生成AIのハルシネーション問題について、初心者にも理解しやすいように解説し、対策について考えてみましょう。
生成AIとは何か？
生成AIとは、文字通り新たなデータを「生成」する人工知能のことを指します。この技術は、画像、音声、テキストなど、さまざまなタイプのデータを生み出すことが可能です。たとえば、既存の絵画のスタイルを模倣して新たなアートワークを作り出したり、文章を自動生成するチャットボットなどがあります。
生成AIのハルシネーションとは？
「ハルシネーション」とは、生成AIが、実際には存在しないデータや情報を創り出してしまう現象のことを指します。この問題は、AIがトレーニングデータの中にない、不正確なパターンや関連性を「想像」してしまうことから生じます。例えば、テキスト生成AIが、実際には存在しない出来事についてのニュース記事を書いてしまったり、画像生成AIが、実在しない人物の顔写真を作成してしまうようなことがあります。
ハルシネーションの事例とその影響
想像してみてください。ある企業が市場分析のために生成AIを使用したとします。もしAIがハルシネーションを起こし、存在しない製品のトレンドを報告してしまったら、企業は誤ったビジネス戦略を立ててしまう可能性があります。これは、AIのハルシネーションがもたらすリスクの一例です。他にも、健康情報を扱うAIが誤った医療アドバイスを生成したり、法的文書を扱うAIが法的に存在しない規定を作り出してしまうなど、その影響は甚大です。
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GoogleのチャットボットBardの誤情報:
- 2023年2月、GoogleのチャットボットBardは、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が太陽系外の惑星の画像を初めて撮影したと誤って主張しました。実際には、太陽系外の惑星の最初の画像は2004年に撮影され、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡は2021年に打ち上げられたばかりでした。(What Is An AI Hallucination?)
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法律関連のハルシネーション事例:
- 2023年6月、ニューヨークの弁護士がChatGPTを使用して動議を起草しましたが、これが架空の司法意見と法的引用で満たされていることが判明しました。後に、この弁護士は制裁を受け、罰金を科されました。
- 別の事例として、ChatGPTは法律専門職におけるセクシュアルハラスメントの事例を提供するよう求められた際、実在する法学教授が学校旅行で学生にセクシュアルハラスメントを行ったという架空の話を生成しました。そのような旅行は実際には存在せず、教授も実際にはセクシュアルハラスメントの告発を受けたことはありませんでしたが、彼の名前が登場したのは、彼がセクシュアルハラスメントを防止するための何らかの活動を行っていたためでした。
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一般的なハルシネーション例:
- 生成AIアプリケーションに特定のSUV車のトランクに収まる自転車モデルを5つ挙げるよう求めた場合、実際には3つしか存在しないにも関わらず、AIは5つのモデルを提供するかもしれません。そのうちの2つは完全に架空のものです。(Generative AI hallucinations: Why they occur and how to prevent them)
これらの事例は、生成AIが実際のデータに基づかずに情報を生成する問題、すなわち「ハルシネーション」の具体的な例を示しています。この問題は、不正確な情報を信頼してしまうリスクを生じさせ、特に法的文脈や重要な意思決定において深刻な影響を及ぼす可能性があります。
ハルシネーション問題への対処法
ハルシネーションを防ぐためには、データセットの質を改善し、AIモデルのトレーニング方法を最適化する必要があります。また、AIが生成したデータにハルシネーションが含まれていないかを検出する技術も開発されています。これには、生成されたコンテンツを人間が検証することや、モデルが生成した出力に対して信頼スコアを付与するなどの方法が含まれます。
生成AIの信頼性を高める手法
生成AIのモデルを透明性のあるものにすること、そしてその解釈ができるようにすることで、信頼性を高めることができます。また、AIに正確な情報を提供するためのプロンプト設計も重要です。例えば、AIに「次の段落を生成せよ」と指示する代わりに、「次の段落では、2020年の経済のトレンドについて述べる」というような具体的かつ正確なプロンプトを用意することで、より正確な生成結果を得ることができます。
他にもグラウンディング、ファクトチェック法など様々な方法があるので実際のビジネスの現場で活用する際にはこういう手法を組み合わせてハルシネーションを抑える取り組みをしましょう。
グランディングに関してはメジャーな解決策であるRAGについて下記にまとめています。合わせてご覧ください。
利用者側で対処できる手法
生成AIを社内で活用する際、ハルシネーション（誤った情報の生成）に対処するためには、利用者側でも対策が可能です。
AIによる誤情報のリスクを意識する
- 最初に、生成AIが間違った情報を提供する可能性があるという事実を認識しておくことが大切です。AIが出力する情報は常に正しいわけではないため、その点を念頭に置くことで、ハルシネーションによる問題を避けることができます。
利用ガイドラインの策定
- 生成AIを使用する際のルールや注意点を明記したガイドラインを作成し、全従業員に共有することも重要です。このガイドラインを通じて、AIの利用方法を明確にし、誤解を防ぎます。
確認プロセスの導入
- AIが提供する情報に対して、常に確認プロセスを実施することが肝心です。具体的には、信頼できる情報源（公的機関のサイト、専門家のサイト、企業の公式サイト、新聞記事、学術論文など）を参照して、AIの回答が事実に基づいているかを検証します。
これらの対策を講じることで、社内での生成AIの活用時にハルシネーションによる問題を最小限に抑えることが可能となります。
まとめと今後の展望
生成AIは、多くの可能性を秘めていますが、ハルシネーション問題の解決がその発展には欠かせません。今後も技術の進化とともに、この問題に対する解決策が進化していくことでしょう。
この記事では、生成AIの概要から、ハルシネーション問題の具体例、その対策について簡潔に説明しました。生成AIの安全な使用ガイドラインの理解と、適切なデータ管理が今後のAIの発展に不可欠であることをお伝えしました。
＊この記事は生成AIによって半自動的に生成しています。
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