人工知能の領域、特に大規模言語モデル（LLM）では、「幻覚」という用語は、モデルが無意味な、事実と異なる、あるいは提供された入力や学習データに基づかない出力を生成する現象を指す。このような出力は自信たっぷりに表示されることが多く、虚構と事実を見分けることができないユーザーを誤解させる可能性がある。人間の幻覚（外部刺激がない場合の感覚的知覚）とは異なり、LLMの幻覚は情報処理の欠陥であり、モデルが情報を捏造したり歪曲したりする。
LLMの幻覚を理解する
LLMの幻覚は、その設計と訓練に内在するいくつかの要因から生じる。これらのモデルは膨大なデータセットで訓練され、連続する単語の次の単語を予測し、テキスト内の複雑なパターンと関係を学習する。しかし、この学習は統計的かつパターンベースであり、人間が知識を理解するような知識ベースではない。幻覚の主な理由は以下の通り：
- データの限界：LLMは膨大なデータセットでトレーニングされるが、これらのデータセットは網羅的ではなく、偏りや不正確さが含まれる可能性がある。直接的な学習データ以外のプロンプトに直面した場合、モデルは情報を外挿したり、捏造したりする可能性がある。
- 確率的性質：LLMはテキストを確率的に生成し、決定的な真実ではなく、可能性に基づいて単語を選択する。そのため、統計的にはもっともらしいが、事実としては正しくない出力を、モデルが確信を持って出してしまうことがある。
- 実社会への理解不足：LLMには実社会に対する真の理解が欠けている。言語を構文的、意味的に処理することはできるが、常識や実社会に根ざした知識は持ち合わせていない。この欠乏は、文法的には正しいにもかかわらず、文脈的に不適切であったり、事実とは不合理であったりするアウトプットをもたらす可能性がある。
- オーバーフィットと記憶：モデルは汎化するように設計されているが、時には学習データに過剰に適合し、すべての文脈で正しいとは限らないパターンを記憶してしまうことがある。その結果、モデルは記憶したけれども正しくない情報を再記憶したり、わずかに変更したりすることがある。
幻覚を意図的な誤報や悪意と区別することは重要だ。LLMは意図的に人を欺くようなことはしない。幻覚は、LLMの構造やトレーニングの複雑さから生じる意図しないエラーなのだ。
実世界での応用と影響
LLMにおける幻覚の発生は、さまざまな応用において重要な意味を持つ：
- チャットボットとカスタマーサービスカスタマーサービス用途では、チャットボットが情報を幻視することで、誤ったアドバイス、顧客の不満、ブランドの評判へのダメージにつながる可能性があります。例えば、カスタマーサービスチャットボットは、商品の在庫状況や返品ポリシーについて、自信満々に誤った詳細を提供するかもしれません。
- 医療とヘルスケアへの応用：ヘルスケアのような繊細な領域では、幻覚は特に危険である。AIを搭載した診断ツールが症状や治療法を幻視すれば、誤診や不適切な医療アドバイスにつながりかねず、患者の安全性に深刻な影響を及ぼす。医療画像解析ツールは強力ではあるが、同様の問題を回避するために慎重に検証する必要がある。
- コンテンツ生成とジャーナリズムLLMは創造的なコンテンツを生み出すことができるが、幻覚は、ジャーナリズムや、事実の正確さが最優先されるコンテンツ制作への応用には困難をもたらす。LLMによって生成されたニュース記事は、綿密な事実確認が行われなければ、誤った情報を広める可能性がある。
- 検索エンジンと情報検索：検索エンジンに組み込まれた場合、LLM幻覚は検索結果の質を低下させ、捏造された情報を信頼できる情報源として提示する可能性がある。このことは、強固なセマンティック検索とファクトチェックの仕組みの必要性を強調している。
幻覚の軽減
研究者や開発者は、LLMの幻覚を軽減する方法に積極的に取り組んでいる。いくつかの戦略は以下の通りである：
- トレーニングデータの改善：より質が高く、より多様で、事実に基づいて正確なトレーニングデータセットを作成することで、モデルが誤ったパターンを学習する可能性を減らすことができる。
- 検索拡張生成（RAG）：RAG技術は、LLMがリアルタイムで外部の知識ソースから情報を取得し、検証されたデータに基づいた応答を行うことを可能にすることで、LLMを強化する。このアプローチにより、事実誤認を大幅に減らすことができます。RAGの詳細については、PineconeのRetrieval Augmented Generationの説明などをご覧ください。
- プロンプト・エンジニアリング：慎重に作成されたプロンプトは、LLMがより正確で文脈に即した回答をするよう導くことができる。Chain-of-Thought Prompting（思考連鎖プロンプト）のようなテクニックは、モデルが推論プロセスを示すことを促し、エラーを減らす可能性がある。
- モデルのモニタリングと評価：LLM出力の継続的なモニタリングと、事実性メトリクスを使用した厳密な評価は、配備されたシステムにおける幻覚の問題を特定し、対処するために極めて重要である。モデルモニタリングの実践は、AIアプリケーションの信頼性を維持するために不可欠です。
幻覚は依然として課題であるが、現在進行中の研究開発努力により、より信頼性の高い、信頼できるLLMの構築が進んでいる。この現象を理解することは、特にこれらのモデルが重要なアプリケーションにますます統合されていく中で、責任あるAIの開発と展開にとって極めて重要である。AIの倫理的考察をさらに深めるには、AI倫理と責任あるAI開発について研究することを検討してください。
