AIのハルシネーションとは？その原因とは？リスクと対策について考える

AIのハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を生成する現象のことを指します。この現象は、人間が幻覚を見ているような結果をAIが出力してしまうことから、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれています。

具体的には、AIがもっともらしい嘘（事実とは異なる内容）を出力することを指します。特に、画像生成やテキスト生成などで起きやすい現象です。

ハルシネーションは、AIが事実と異なる回答を生成する現象で、誤った回答により、さまざまなリスクをもたらします。企業が訴訟される問題にまで発展することもあります。

ハルシネーションが起こる原因

AIのハルシネーションが起こる原因は主に以下のようなものが挙げられます

データの偏り

AIが学習するデータが偏っていると、その偏りを反映した結果が出力されます。例えば、特定の視点や意見が多く含まれているデータを学習すると、AIもその視点や意見を強く反映した回答をします。

学習過程の不備

AIの学習アルゴリズムやプロセスに問題があると、それがハルシネーションの原因となります。例えば、適切な最適化手法が用いられていない、または学習が十分に行われていない場合などです。

モデルの複雑さ

AIモデルが複雑すぎると、過学習が起こりやすくなります。過学習とは、AIが学習データに対して過度に最適化され、新しいデータに対する予測性能が低下する現象です。これがハルシネーションを引き起こす可能性があります。

ハルシネーションとGPT

GPT（Generative Pretrained Transformer）は、大規模なテキストデータから学習し、新しいテキストを生成するAIモデルです。しかし、GPTのようなAIモデルは、ハルシネーションという問題を抱えています。

ハルシネーションとは、AIが事実とは異なる、もしくは存在しない情報を生成してしまう現象を指します。これは、AIが学習したデータに基づいて情報を生成する過程で、現実とは異なる結果を生み出してしまうことがあるためです。

GPTのハルシネーションは、その抜きん出た性能で一躍話題になる一方で、まるで事実であるかのような嘘をつくという欠点があります。具体的な例としては、歴史に関する質問に対して、事実とは異なる参加者の一覧を生成することがあります。

ハルシネーションの影響は大きく、誤った情報に基づいた判断や行動を取ることで、利用者やビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、ハルシネーション対策は非常に重要です。

GPT-4のモデルでは、ハルシネーションの発生に関するテストのスコアが40％改善されたと報告されています。しかし、完全にハルシネーションを防ぐことは難しく、ユーザーは生成された情報が正確であるかどうかを確認する必要があります。

以上のように、GPTとハルシネーションは密接に関連しており、AIの利用において注意が必要です。

ハルシネーションの事例や影響

AIのハルシネーションに関する具体的な事例とその影響については以下のようなものがあります。

画像認識

AIが存在しない物体や特徴を認識したり、誤ったカテゴリに分類したりすることがあります。

自然言語処理

AIが文脈にそぐわない言葉やフレーズを生成したり、意味のない文章を作成したりすることがあります。

生成モデル

AIが実在しない人物の顔や風景を生成したり、極端に珍しいまたは不自然な組み合わせの画像を生成したりすることがあります。

金融市場の分析

ある金融機関がAIを用いた市場分析で誤った投資戦略を立て、大きな損失を出したケースがあります。AIが生成した市場のトレンドは、実際の経済状況とは異なるものであり、これに基づいた意思決定が企業に不利益をもたらしました。

名誉毀損訴訟

ChatGPTが「日本の総理大臣は誰ですか？」という質問に対し、存在しない人の名前を回答する場合があります。このような例は、AIが信頼できない情報を提供していることを示しており、ユーザーが真実と誤解を招くリスクがあります。

また、アメリカジョージア州でラジオパーソナリティをしていたMark Walters氏が、ChatGPTにて横領で提訴されているといった偽情報を流されたとOpenAIを名誉棄損で訴えました。

これらの事例から、ハルシネーションはAIの信頼性を損なう現象であり、その現象が発生しうるという事実そのものがAI技術の普及を妨げる重大な問題であるといえます。

また、AIが生成した誤情報をユーザーが信じ込む、あるいは誤情報と分かった上で故意に拡散することで名誉毀損や差別などの人権侵害につながったり、人々の意思決定の誤りを招く恐れもあります。そのため、ハルシネーション対策は非常に重要です。

ハルシネーション対策

AIのハルシネーション対策について、個人でできるものと専門家に相談するものを紹介します。

個人でできる対策

AIが生成した情報は必ずしも正確であるとは限らないため、AIの生成結果を鵜呑みにすることは避けましょう。重要な決定をする際には、必ず他の信頼できる情報源を参照することが重要です。

また、AIが提供した情報の正確性を確認するために、自分で事実確認を行うことが推奨されます。これにより、誤った情報に基づいた決定を避けることができます。

さらに、AIの倫理、データ管理、AIのリスク管理に関する教育とトレーニングを受けることで、AIに関するリテラシーを高めることができます。これにより、AIの利用におけるリスクを理解し、適切な対策を講じることが可能となります。

専門家に相談する対策

AIの開発と使用に関する規範やポリシー等を設定するために、AIガバナンスの策定を行うことが推奨されます。これには専門家の意見を求めることが重要です。

また、生成AIのアウトプットが正確で信頼性があることを確認するために、品質と安全性の監視を行うことが必要です。予期しない結果や危険を引き起こした場合の対策を立てることも重要です。

さらに、生成AIのアウトプットをどのように制御するかを決定し、必要に応じて説明ができるように準備することで、透明性と説明可能性を確保します。

最後に、AIに関する各国の法律や各機関のガイドラインを遵守するために、法規制の遵守についても専門家に相談することが推奨されます。これにより、AIの利用における法的な問題を避けることができます。

これらの対策は、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えるためのものです。しかし、完全にハルシネーションを防止する方法は現時点では見つかっていません。そのため、AIを使用する際には常に注意が必要です。

まとめ

AIのハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を生成する現象のことであり、その原因としてデータの偏り、学習過程の不備、モデルの複雑さなどが挙げられます。特に、GPTのような大規模なテキスト生成モデルでは、ハルシネーションが顕著に現れることがあります。

ハルシネーションは、画像認識、自然言語処理、生成モデル、金融市場の分析など、多岐にわたる分野で問題を引き起こす可能性があります。これらの問題は、企業の損失や名誉毀損訴訟など、重大な結果を招くことがあります。

しかし、完全にハルシネーションを防止する方法は現時点では見つかっていません。そのため、AIを使用する際には常に注意が必要です。AIの利用者や開発者は、ハルシネーションのリスクを理解し、適切な対策を講じることが求められます。これにより、ハルシネーションを最小限に抑え、AIの持つ可能性を最大限に活用することが可能となります。