幻覚

言語モデルにおける幻覚とは、AIがもっともらしく見えるが実際には誤りや捏造であるテキストを生成する現象です。これは些細な不正確さから、完全に虚偽の情報まで幅広く発生します。幻覚は、学習データの限界や内在するバイアス、言語理解の複雑さなど、さまざまな要因によって生じます。

言語モデルにおける幻覚の原因

1. 学習データの限界

言語モデルは膨大なテキストデータで学習されますが、そのデータ自体が不完全であったり、不正確な情報を含んでいる場合、モデルはそれらを出力に反映させてしまいます。

2. モデルの複雑さ

言語モデルのアルゴリズムは非常に高度ですが、完璧ではありません。モデルの複雑さゆえに、現実から逸脱した出力が生まれることがあります。

3. 内在するバイアス

学習データに含まれるバイアスは、モデルの出力にも反映されます。こうしたバイアスが幻覚を引き起こし、特定の話題や文脈への理解を歪めてしまうことがあります。

幻覚の検出と軽減

セマンティックエントロピー

幻覚を検出する1つの方法として、モデルの出力におけるセマンティックエントロピー（意味的エントロピー）を分析する手法があります。エントロピーが高いほど、生成テキストの予測不能性が高く、幻覚の可能性も高まります。

後処理によるチェック

出力後に検証・チェックを行うことで、幻覚を特定・修正できます。これは、モデルの出力を信頼できる情報源と照合することを含みます。

ヒューマン・イン・ザ・ループ

AIの意思決定プロセスに人間の監督を組み込むことで、幻覚の発生率を大幅に減らすことができます。人間のレビュアーが、モデルが見逃す不正確さを発見・修正します。

幻覚は避けられないという本質

Ziwei Xuらによる「Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models」などの研究によれば、幻覚は現行の大規模言語モデルに内在する制限です。この研究では、学習理論を用いて問題を形式化し、計算上や実世界の複雑性により、幻覚の完全な排除は不可能であると結論づけています。

実用面での影響

安全性と信頼性

医療診断や法律相談など、高い正確性が求められる応用分野では、幻覚の存在が重大なリスクとなります。こうした分野でAIの出力の信頼性を確保することが重要です。

ユーザーの信頼

AI技術の普及にはユーザーの信頼維持が不可欠です。幻覚を減らすことは、より正確かつ信頼できる情報を提供し、この信頼を築くうえで役立ちます。

参考文献

• IBM: What Are AI Hallucinations?
• Nature: Detecting Hallucinations in Large Language Models Using Semantic Entropy
• Wikipedia: Hallucination (Artificial Intelligence)
• arXiv: Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models