AIによるハルシネーションのリスクと対策：生成AIを安全に活用するために

AIによるハルシネーションとは

AIによるハルシネーションとは、人工知能、特に大規模言語モデル（LLM）が事実に基づかない情報を生成する現象を指します。この現象では、AIがまるで幻覚を見ているかのように、もっともらしいが誤った情報を出力するため、「ハルシネーション」と呼ばれています。ChatGPTやGoogle Bardなどのチャットボットを支えるAIモデルがこの問題に直面しています。
例えば、GoogleのBardチャットボットが、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が太陽系外の惑星の最初の画像を撮影したと誤って主張したケースがありました。また、MicrosoftのチャットAIが、ユーザーに恋をしたり、Bing社員をスパイしたりしたと告白するという奇妙な事例も報告されています。これらの例は、AIが誤った情報を生成するリスクを浮き彫りにしています。

ハルシネーションが起こる主な原因

データ品質の問題

学習データにノイズ、エラー、バイアス、不整合が含まれている場合、AIはそれらを反映した誤った情報を生成する可能性があります。例えば、偏ったデータセットや不正確な情報が含まれていると、AIはそれを正しいものとして学習してしまいます。

生成方法の問題

データセットが一貫性があり信頼できる場合でも、トレーニングや生成方法に起因するハルシネーションが発生することがあります。例えば、モデルの以前の生成結果によるバイアスや、トランスフォーマーによる誤ったデコーディングが原因となることがあります。

入力コンテキストの問題

入力プロンプトが不明確、矛盾している、または一貫性がない場合、ハルシネーションが発生する可能性があります。AIは文脈に基づいて次の単語を予測するため、情報の正確性よりも文脈の一貫性を優先することがあります。

モデルの複雑性

AIモデルが複雑すぎると、予期せぬ結果を生み出す可能性が高くなります。複雑なモデルは、より多くのパラメータを持ち、それが誤った情報生成のリスクを高めることがあります。

不完全または古いデータ

学習データが不完全であったり、最新の情報を反映していない場合、AIは誤った情報を生成する可能性があります。例えば、過去のデータに基づいて学習しているため、最新の出来事に関する質問に対して誤った回答をすることがあります。

バイアスのかかったデータ

学習データにバイアスがかかっていると、AIもそのバイアスを反映した回答を生成してしまいます。例えば、特定の文化や地域に偏ったデータが含まれていると、その偏りがAIの出力に反映されます。

オーバーフィッティング

モデルが学習データに過度に適合してしまい、新しいデータに対して汎化できなくなる問題です。これにより、AIは新しい状況やデータに対して適切に対応できなくなります。

不適切なプログラミング

AIモデルが情報を正しく解釈できるように適切にプログラミングされていない場合、ハルシネーションが発生する可能性があります。例えば、アルゴリズムの設計や実装に問題があると、誤った情報が生成されます。

ハルシネーションの具体例と影響

医療分野

AIモデルが良性の病変を悪性と誤って識別し、不必要な医療介入につながる可能性があります。逆に、深刻な病気を見逃すこともあり得ます。例えば、AIが誤ってがんを見逃した場合、患者の治療が遅れる可能性があります。

セキュリティ分野

国防など非常に機密性の高い分野で、AIが誤った情報を拡散する可能性があります。不正確なデータに基づいて政府が判断を下すと、重大な外交的影響を及ぼす可能性があります。例えば、AIが誤った情報を提供し、それに基づいて軍事行動が取られる場合、重大な結果を招く可能性があります。

金融分野

AIモデルが実際には詐欺ではない取引を詐欺と誤って識別し、金融取引を不必要にブロックする可能性があります。逆に、実際の詐欺を見逃す可能性もあります。例えば、AIが誤って合法的な取引をブロックすると、顧客の信頼を失う可能性があります。

ニュースや情報発信

AIが生成したニュース記事に事実確認のメカニズムがない場合、誤情報が大規模に拡散される可能性があります。これは人々の生活、政府の選挙、さらには社会の真実に対する理解にまで影響を及ぼす可能性があります。例えば、AIが誤った政治情報を拡散すると、選挙結果に影響を与える可能性があります。

ユーザーへの危害

例えば、AIが生成したキノコ採集に関する本に誤った情報が含まれていた場合、読者が有毒なキノコを食べてしまう危険性があります。これは、AIが誤った情報を提供することで、直接的な健康被害を引き起こす例です。

信頼性の低下

AIの出力に誤りが多いと、ユーザーの信頼を大きく損なう可能性があります。例えば、AIが繰り返し誤った情報を提供すると、ユーザーはそのAIを信頼しなくなります。

生成AIを社内で利用する際のハルシネーション対策

生成AIを社内で活用する際には、以下の対策が効果的です：

偽情報や不正確な情報を回答する可能性を念頭に置く

AIが誤情報を生成する可能性を認識し、常に確認を行う姿勢が求められます。AIの出力をそのまま信じるのではなく、必ず人間が確認するプロセスを設けることが重要です。

ガイドラインの作成

AIの利用方法や確認手順を明確にするガイドラインを作成し、生成された情報を人間が確認するプロセスを構築することが効果的です。これにより、ハルシネーションのリスクを軽減し、AIの利点を最大限に活用することができます。

AIに「わからない」と言わせる

Anthropicのガイドラインによると、AIに「わからない」と言わせることが有効です。AIに不確実性を認めさせることで、誤情報の生成を大幅に減少させることができます。例えば、AIが確信を持てない場合には、「わかりません」と回答させることで、誤情報のリスクを減らします。

長文の文書を扱う際の正確な引用の抽出

長文の文書を扱う際には、AIにまずは正確な引用を抽出させ、その後にタスクを実行させることで、回答の信頼性を高めることができます。これにより、AIが文脈を正確に理解し、適切な情報を提供することが可能になります。

引用やソースの検証

AIの回答内容を引用やソースで検証し、支持する引用が見つからない場合はその主張を撤回させることも重要です。これにより、AIの出力の信頼性を高めることができます。

生成AIを開発する際のハルシネーション対策

生成AIの開発においては、以下の対策が有効です：

学習データの質の向上

高品質でバランスの取れたデータを使用することで、AIの誤情報生成のリスクを低減できます。例えば、多様で信頼性の高いデータセットを使用することで、AIの出力の精度を向上させることができます。

出力結果にフィルターをかける

出力結果にフィルターをかけるシステムを導入し、誤情報を検出してフィルタリングすることも有効です。これにより、AIが生成する情報の品質を向上させることができます。

RLHF（強化学習による人間のフィードバック）

RLHFを活用し、人間のフィードバックを取り入れてモデルを改善することが重要です。これにより、AIがより正確で信頼性の高い情報を生成することができます。

グラウンディング技術の導入

AIの回答を信頼できるデータベースに基づかせることで、より正確な情報生成が可能になります。例えば、信頼性の高いデータベースを参照することで、AIの回答の正確性を向上させることができます。

チェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）検証

Anthropicのガイドラインでは、チェーン・オブ・ソート検証やベスト・オブ・N（複数回の出力比較）検証、反復的な精査、外部知識の制限などの高度な技術も紹介されています。これらの技術を組み合わせることで、AIの回答の正確性をさらに高めることができます。

まとめ

AIによるハルシネーションは、生成AIの利用における重要な課題ですが、適切な対策を講じることで、そのリスクを最小限に抑え、AIを効果的に活用することが可能です。常に最新の情報を確認し、誤情報のリスクに対処する姿勢が求められます。
企業や組織がAIを活用する際は、ハルシネーションのリスクを認識し、適切なガイドラインと確認プロセスを設けることが重要です。これにより、生成AIの利点を最大限に活かしつつ、信頼性の高い情報の生成と活用が可能となります。
AIの進化は急速に進んでいますが、まだ初期段階にあり、解決すべき課題も多くあります。人間の監督下でAIを使用し、コンテンツ作成プロセスを短縮して生産性を向上させつつ、結果を慎重にダブルチェックすることで、正確で信頼できるコンテンツを確保することができます。