学習データの偏りや不足がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズム

学習データの偏りや不足がAIの幻覚を引き起こす技術的メカニズム

大規模言語モデル（LLM）のような生成AIは、膨大な量のテキストデータを学習することで、言語のパターン、文脈、意味、さらにはある程度の「常識」や事実を学びます。

この学習プロセスは、基本的に統計的なパターン認識と確率的予測に基づいています。「AIの幻覚（AI’s Hallucination Problem）とは何か？」の記事の中で、AIの幻覚（AI’s Hallucination Problem）には複数の原因のひとつめに、「1.学習データの偏りや不足（Data Bias and Scarcity）」を挙げました。

データの偏りや不足は、この統計モデルの信頼性を直接的に損ない、結果として幻覚を引き起こす、その技術的メカニズムについて簡潔に解説します。

1. データ分布の歪みとモデルの過信 (Skewed Data Distribution & Model Overconfidence)

メカニズム

• AIモデルは、学習データに現れるパターンを内在化し、それらのパターンが持つ統計的な頻度に基づいて、次に続く単語やフレーズの確率分布を予測します。
• もし学習データが特定のトピック、視点、または事実に関して偏っていたり、不足していたりすると、モデルが学習するデータ分布は現実世界（あるいは真実の情報源）の分布から大きく歪んでしまいます。
• 例えば、ある概念に関する情報が非常に少ない場合、モデルはその少ない情報に基づいて「最もらしい」パターンを学習しますが、そのパターンが真実を反映しているとは限りません。しかし、モデルは学習したパターンに対して「確信」を持って出力を生成しようとします。
• 特定の情報が不足している場合、モデルは関連するが不正確な情報や、無関係な情報を用いて「穴埋め」を試みることがあります。これは、モデルが常に何らかの出力を生成しようとする性質に起因します。

技術的影響

• 高バイアス（High Bias）: モデルが特定の情報やパターンに過度にフィットし、未知のデータや学習データに少ない情報に対して一般化能力が低下します。これにより、未学習の概念や稀な事象に対して誤った推論を生成しやすくなります。
• 確率分布の不正確さ: モデルが生成する次のトークンの確率分布が、真の分布を反映しなくなります。例えば、本来は低い確率であるはずの誤った情報が、学習データの偏りによって高い確率で選ばれてしまうことがあります。

2. 知識グラフの不完全性 (Incomplete Knowledge Graph)

メカニズム

• LLMは明示的な知識グラフ（エンティティ間の関係を示す構造化されたデータ）を内部に持っているわけではありませんが、学習データから暗黙的に膨大な量の事実関係（例：「東京は日本の首都である」）を学習し、それらを「知識」として利用します。
• 学習データに特定のエンティティや関係性に関する情報が全く含まれていないか、あるいは非常に少ない場合、モデルはその「知識」を持たないか、極めて不完全な形でしか持ちません。
• ユーザーがそのような「知識の穴」に関する質問をした場合、モデルは既存の断片的な情報や、統計的に最もらしい（しかし事実ではない）単語の組み合わせを用いて、あたかも正しい情報であるかのように生成してしまいます。これは、モデルが知識のギャップを「埋め合わせよう」とする結果です。

技術的影響

• 事実の誤り: 特定の事実に関する情報が欠落している場合、モデルは学習した他の類似パターンや一般的な言語構造から推測し、結果として事実ではない内容を生成します。
• 関係性の誤認: エンティティ間の正しい関係性が学習されていない場合、モデルは誤った関係性を「でっち上げる」ことがあります。

3. 外挿の失敗 (Extrapolation Failure)

メカニズム

• AIモデルは、学習したデータの範囲内で最も効果的に機能します。学習データの範囲外の概念や組み合わせを推論しようとすると（外挿）、モデルの性能は大幅に低下し、誤った予測や生成を行いやすくなります。
• データの偏りや不足は、モデルが有効に機能できる「既知の範囲」を狭めてしまいます。
• 例えば、特定の文化圏に関するデータが極端に少ない場合、その文化に関する質問に対して、学習データ内に存在する他の文化圏のパターンを当てはめてしまい、事実とは異なる出力を生成することがあります。

技術的影響

• 非現実的な生成: モデルが学習したパターンから大きく逸脱した内容を生成しようとする際、現実世界ではありえない、あるいは事実に基づかない組み合わせを生み出してしまうことがあります。
• 文脈の誤解釈: データの不足により、特定の文脈における単語や概念の真の意味を誤って解釈し、その結果、幻覚につながることがあります。

4. 不確実性の認識不足 (Lack of Uncertainty Awareness)

メカニズム

• 現在のLLMは、自身の生成した情報がどの程度確実であるかを内部的に評価し、それを外部に表現するメカニズムが不十分です。
• 学習データが不足している領域では、モデルは本来であれば「わからない」と認識すべきですが、多くの場合、あたかも確かな情報であるかのように断定的な表現で出力します。これは、モデルの設計が、常に「最もらしい」出力を生成するように最適化されているためです。
• 不確実性を評価するメカニズム（例：信頼度スコアの出力）が組み込まれていないため、モデルは自身が「幻覚を見ている」状態にあることを認識できず、自信満々に誤った情報を提示してしまいます。

技術的影響

• 「もっともらしい嘘」の生成: モデルが生成する幻覚は、しばしば文法的にも意味論的にも完璧に見えるため、ユーザーがその誤りに気づきにくくなります。

具体例

特定の人物の生涯

あるマイナーな歴史上の人物に関する情報が学習データにほとんど含まれていない場合、モデルはその人物の生年月日や業績について、関連する別の人物の情報と混同したり、完全にでっち上げたりすることがあります。

ニッチな専門分野

極めて専門的で、一般のインターネット上ではあまり情報が見られない分野（例：特定の古代言語の文法規則、非常に新しい科学的概念）について質問された場合、モデルは断片的な情報から推測し、誤った規則や事実を生成することがあります。

未来のイベントや未確認の事実

学習データには存在しない未来の情報や、まだ確認されていない（噂レベルの）情報について問われた場合、モデルは学習データ内の他のパターン（例：予測的な表現）を適用し、あたかも事実であるかのように未来を予測したり、噂を事実として語ったりすることがあります。

学習データの偏りや不足は、AIモデルが現実世界の正確な統計的モデルを構築することを妨げ、結果として、存在しない情報を生成したり、既存の情報を誤って結合したりする「幻覚」を引き起こします。

これは、モデルが常に何らかの出力を生成しようとし、自身の不確実性を適切に表現できないという現在のAIの設計上の特性と相まって、より顕著な問題となります。

この問題に対処するためには、データの品質と網羅性を向上させるとともに、RAGのような外部知識源を参照するメカニズムや、モデル自身の不確実性を評価・表現する能力の向上が不可欠となります。

システム開発にお困りではありませんか？

もしも今現在、

• どのように開発を依頼したらよいかわからない
• どのように開発を依頼したらよいかわからない
• 企画や要件定義の段階から依頼できるのか知りたい
• システム開発費用がどれくらいかかるのか知りたい
• 見積りがほしい

など、システム開発に関するご相談・ご依頼がございましたら、お気軽にご相談ください。APPSWINGBYでは、「アプリでお客様のビジネスを加速し、お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること」をミッションとしています。大手SIerやＲ＆Ｄ部門で培った経験やノウハウ、高度な技術力でお客様の「やりたい」を実現します。

今すぐ相談

まずはお気軽にご相談ください

この記事を書いた人

株式会社APPSWINGBY マーケティング

APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。

ご支援業種

情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数

株式会社APPSWINGBY マーケティング

APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。

ご支援業種

情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数

監修

株式会社APPSWINGBY 　CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。

株式会社APPSWINGBY 　CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。