ハルシネーションとは
生成AIの落とし穴：もっともらしい嘘「ハルシネーション」にご用心
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデルは、私たちの生活や仕事を大きく変える可能性を秘めています。
しかし、その一方で、「ハルシネーション」と呼ばれる落とし穴が存在することを忘れてはなりません。
ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象です。
まるで幻覚を見ているかのように、もっともらしい嘘をつくため、ハルシネーション（Hallucination）と呼ばれています。また、その嘘を見抜くことは非常に困難です。
この問題は、生成AIの利用が拡大するにつれて、重要な問題となっています。誤った情報が拡散され、人々の意思決定に悪影響を及ぼす可能性も懸念されています。
そこで今回は、ハルシネーションの具体例についてChatGPTでの実例を見ながら、その原因と対策について解説します。生成AIを正しく理解し、活用するためのヒントを提供できれば幸いです。
ハルシネーションの具体例
ChatGPTがもっともらしい嘘をつく！？
ChatGPTは、膨大なデータから学習しているため、一見すると正確な情報を提供しているように見えます。しかし、その学習データには、古いデータや誤情報、また偏見が含まれている可能性があり、それがハルシネーションを引き起こす原因となります。
例えば、「MLB日本人選手のシーズン最多本塁打の記録は？」という質問をChatGPTにしてみましょう。2024年8月時点での正しい答えはもちろん2021年に大谷翔平選手が記録した46本が正解ですが、2004年の松井秀喜選手の31本という回答が生成されました。これが実際のハルシネーションの一例です。
では、より正確な回答を得るにはどうすればよいのでしょうか。
その方法の一つとして、Webブラウジング機能を利用するという方法があります。今回は先ほどの質問に一言追加して聞いてみましょう。先ほどとは違い、正しい回答が返ってきました。参照元もついているので、確認する事も出来そうです。
ご注意いただきたいのは、これも完璧な方法ではないという事です。
ChatGPT は膨大なデータから回答を生成しますが、その基となる情報の正誤を精査するということは得意としていません。その為、一見すると正しい回答のように見えても、その情報が正しいかどうかは確かめる必要があります。
このようにハルシネーションの具体例は枚挙にいとまがありません。
特に注意が必要なのは、これらの誤りが非常に自然な文章で表現されるため、一見すると真実のように見えてしまう点です。ChatGPTの回答を鵜呑みにせず、常に情報の真偽を確認することが重要です。
ハルシネーションの原因と対策
ハルシネーションの原因
ChatGPTがハルシネーションを起こす原因は、主に以下の3つが挙げられます。
- 学習データの質: ChatGPTはインターネット上の膨大なテキストデータを学習していますが、その中には誤情報や偏見が含まれている可能性があります。これらの不正確な情報が、ChatGPTの知識ベースに紛れ込んでしまうことで、ハルシネーションが発生しやすくなります。
- モデルの構造: ChatGPTは、単語間の関係性や文脈を理解することで、自然な文章を生成します。しかし、この複雑な構造ゆえに、時として論理的な飛躍や不適切な推論をしてしまうことがあります。これが、事実とは異なる情報を生成する原因となります。
- 知識のカットオフ: ChatGPTは、ある時点までの情報で学習しており、それ以降の最新情報は反映されていません。そのため、最近の出来事やトレンドに関する質問に対しては、ハルシネーションを起こしやすくなります。
ハルシネーションの対策
ハルシネーションを防ぐためには、以下の対策が有効です。
一般ユーザーができる対策
- 情報の真偽を確認する: ChatGPTの回答を鵜呑みにせず、他の情報源と照らし合わせたり、専門家の意見を参考にしたりして、情報の真偽を確認しましょう。
- 具体的な質問をする: あいまいな質問や抽象的な質問は、ChatGPTが誤った解釈をする可能性を高めます。具体的な質問をすることで、より正確な回答を得ることができます。
- 複数の回答を比較する: 同じ質問を複数回したり、異なるプロンプトで質問したりして、複数の回答を比較してみましょう。回答に一貫性がない場合は、ハルシネーションの可能性を疑いましょう。
- 過度な期待はほどほどに: 生成AIはまだまだ成長中。完璧ではないけれど、頼りになる相棒として、一緒に成長していきましょう。
開発側への期待
- 学習データの改善: 学習データの質を高め、誤情報や偏見を排除することが重要です。また、定期的に最新の情報を学習させることで、知識のカットオフによるハルシネーションを防ぐことができます。
- モデルの改良: モデルの構造を改良し、論理的な推論能力を高めることで、ハルシネーションの発生率を抑制することができます。
- 透明性の向上: ハルシネーションが発生しやすい状況や、その原因について、ユーザーに分かりやすく説明することが重要です。
生成AIの限界を理解する(得意なこと・苦手なこと)
生成AIは、まるで魔法のように様々なことをこなしますが、万能ではありません。その得意なことと苦手なこと、つまり限界を理解することが、AIを正しく活用するための第一歩です。
得意なこと
- 情報収集と整理: インターネット上の膨大な情報から、必要な情報を瞬時に収集し、整理することができます。
- 文章生成: 与えられたテーマや指示に基づいて、自然な文章を生成することができます。メールの作成、レポートの下書き、クリエイティブな文章の作成など、様々な用途で活用できます。
- 翻訳: 異なる言語間の翻訳を、高い精度で行うことができます。
- プログラミング: コードの生成やデバッグ、ドキュメントの作成など、プログラミング作業を支援することができます。
- データ分析: 大量のデータを分析し、そこからパターンや傾向を発見することができます。
苦手なこと
- 常識的な判断: 人間が当然のように行う常識的な判断や倫理的な判断は、生成AIには困難です。
- 創造性: 0から新しいアイデアを生み出す、真の創造性は、まだ生成AIには難しい領域です。
- 感情の理解: 人間の感情を理解し、それに寄り添った対応をすることは、生成AIにはできません。
- 最新情報の把握: 学習データに含まれていない最新の情報や、刻々と変化する状況に対応することは苦手です。
- 主観的な評価: 美しさや美味しさなど、主観的な評価を伴う判断は、生成AIにはできません。
生成AIは、あくまで人間の活動を支援するためのツールです。その得意なことと苦手なことを理解し、適切な場面で活用することで、より豊かな未来を創造することができます。
まとめ
生成AIは、私たちの生活や仕事に革新をもたらす可能性を秘めていますが、「ハルシネーション」という落とし穴も存在します。この記事では、ChatGPTを例に、ハルシネーションの具体例、原因と対策、そして生成AIの得意なことと苦手なことについて解説しました。
生成AIを正しく活用するためには、その限界を理解し、過度な期待を抱かないことが重要です。情報の真偽を確認し、具体的な質問をするなど、ユーザー自身も工夫しながら、生成AIと上手に付き合っていく必要があります。
開発側も、学習データの改善やモデルの改良、透明性の向上など、ハルシネーション対策に継続的に取り組むことが求められます。
生成AIは、まだまだ発展途上の技術です。しかし、その可能性は無限大です。私たち一人ひとりが、生成AIのメリットとデメリットを理解し、責任を持って活用していくことで、より良い未来を築くことができるでしょう。
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