ハルシネーションとは
ハルシネーションは、大規模言語モデル（LLM）などの生成AIが、事実に基づかない、または論理的に誤った情報を、あたかも真実であるかのように、極めて自然で流暢な言葉で生成してしまう現象のことであり、モデルが学習したデータセット内の偏りや、情報の不確実性を過度に一般化することで、根拠のない「でっち上げ」や事実誤認を含む出力を自信をもって提供するための、生成AIの信頼性および実用性を評価する上で最も重要な課題の一つです。
ハルシネーションの概要と発生のメカニズム
ハルシネーション（Hallucination、幻覚）は、AIが人間のように「幻覚を見る」状態になぞらえて名付けられました。これは、モデルが論理的な推論を行っているのではなく、統計的な確率に基づいて次の単語を予測しているという、LLMの根本的な仕組みに起因しています。
1. 発生の根本原因
LLMの学習プロセスは、大量のテキストデータから単語間の統計的な関係性（出現パターン）を学習し、与えられた入力に対して最も確率の高い出力を生成するように最適化されています。
- 知識と記憶の区別がない: LLMは、知識を個別の事実として記憶しているのではなく、訓練データ全体の統計的パターンとして符号化しています。そのため、特定の事実に関する質問に対して、訓練データに存在しない、あるいは断片的な情報からもっともらしく聞こえるパターンを生成してしまうことがあります。
- 情報の陳腐化と偏り: 訓練データが古い場合、最新の事実にアクセスできません。また、データセット内の特定の情報が過度に強調されている場合、それが事実と異なる「バイアス」としてモデルに組み込まれ、ハルシネーションの原因となることがあります。
- 確率的サンプリング: LLMは、複数の選択肢の中から次のトークン（単語や文字）を確率的にサンプリングして文章を生成します。生成過程で、確率の低い、あるいは根拠が薄い方向にサンプリングの連鎖が逸脱すると、結果として全体が非事実的な文章になることがあります。
2. ハルシネーションのタイプ
ハルシネーションは、その性質に応じていくつかのタイプに分類されます。
- 入力の誤解釈に基づくハルシネーション: ユーザーの質問や指示に含まれる情報を誤って解釈し、存在しない前提に基づいて出力を生成する。
- 非事実的な内容の生成: 存在しない人物、引用、日付、研究結果などを捏造する。
- 論理的な矛盾: 一つの出力内で、前半と後半で矛盾する情報を生成する。
ハルシネーションの影響と対処法
ハルシネーションは、LLMを情報検索、専門的な文書作成、意思決定支援などの重要な分野で利用する際の実用性と信頼性を大きく損ないます。
1. 影響とリスク
- 誤情報の拡散: AIが生成した誤った情報が、事実確認なしに広まることで、社会的な混乱や誤解を招くリスクがあります。
- 意思決定の誤り: 専門家がAIの出力に依存した場合、そのハルシネーションに基づいた誤った意思決定が行われる可能性があります。
2. ハルシネーションへの対処技術
ハルシネーションの発生を完全にゼロにすることは現在の技術では困難ですが、そのリスクを低減し、出力を制御するための技術が開発されています。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）: 外部の信頼できるデータベースや文書を検索し、その根拠となる情報をLLMに参照させてから回答を生成させる手法です。これにより、モデルは内部の記憶に頼るだけでなく、外部ソースに基づいた事実性の高い出力を生成できます。
- ファインチューニングとアライメント（Alignment）:
- 指示追従の強化: モデルが事実に基づいた回答を生成するよう、特定のデータセットを用いて再訓練（ファインチューニング）します。
- 人間による評価の導入（RLHF）: 人間がハルシネーションを含む出力を評価し、そのフィードバックに基づいてモデルの振る舞いを調整することで、安全性の高い回答を優先するようにモデルを誘導します。
- 生成の制約: モデルが生成を始める前に、出力が満たすべき制約（例：指定された文書に記載されている情報のみを使用する）を厳密に指示することで、生成の自由度を下げ、ハルシネーションのリスクを制御します。
ユーザー側でも、LLMの出力を鵜呑みにせず、特に引用元や数値、専門的な内容については、**必ず二次的な事実確認（ファクトチェック）**を行うことが、ハルシネーションによるリスクを回避する上で重要となります。
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