近年、生成AI（生成人工知能）がますます注目を集めています。
生成AIは、テキストや画像を自動生成する技術で、さまざまな分野で活用されています。
しかし、この技術には「ハルシネーション」と呼ばれるやっかいな現象があり、期待外れの結果を生むことがあります。
誤解を恐れずに大胆に言い換えると…
- 生成AIは平気で嘘をつく
さて、本記事では、生成AIのハルシネーションについて、その原因と対策をガイドします。
ガイドというより、より正確に表現すると、筆者 tao自身の備忘録として…。
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ところで、筆者 taoは、有料版の生成AIを半年以上使い続けています。
そして、無料版を3つ。
これらを使い続けるなかで、このハルシネーション問題の原因と対策を自分の中で解決していきたいと考えています。
その問題解決のための備忘録というわけです。
備忘録なので、現在、日常的に使っている生成AIをメモしておくことにします。
★（ ）内は開発会社
【有料版・生成AI】
- ChatGPT（Open AI）
- Gemini（Google）
- Canva（Canva Pty）
【無料版・生成AI】
- Copilot（Microsoft）
- Perplexity（Perplexity AI）
- Calaude（Anthropic）
生成AIのハルシネーションとは？
生成AIのハルシネーションとは、AIが事実に基づかない、あるいは現実とは異なる情報を生成してしまう現象です。
この現象は、特にテキスト生成AIにおいて顕著であり、ユーザーに誤解を与える可能性があります。
例えば、ニュース記事の生成において、AIが実際には存在しない人物や出来事を作り出してしまうことがあります。
このような問題が起因して、生成AIの信頼性に対する懸念を払拭できないというのが現状なわけです。
なぜ生成AIはハルシネーションを起こすのか？
生成AIがハルシネーションを起こす主な原因は、訓練データにあります。
生成AIは大量のデータをもとに学習しますが、そのデータが不完全またはバイアス（偏り）を含んでいると、生成される内容も誤ったものになる可能性があります。
また、AIが予測に基づいて情報を生成する際に、曖昧な文脈や不明瞭な指示があると、誤った情報を作り出すことがあります。
このような状況は、特に生成AIが新しい情報や未確認の情報を扱う場合に顕著に発生します。
ハルシネーションの具体的な事例は？
実際の事例として、ある企業が生成AIを用いて商品レビューを自動生成した際に、AIが実在しない機能や利点を含むレビューを生成したケースがあります。
この結果、消費者は誤解をし、製品に対する期待と現実のギャップが生まれました。
また、医療分野においても、AIが誤った診断結果を生成し、患者に不必要な治療を受けさせるリスクが指摘されています。
ごく具体的な話を…。
このブログでは、有名人のプロフィールを語ったりする記事が多くありますが、これ、生成AIで作ると、結構、嘘つきまくりとなります。
例えば、ある俳優の出演作品一覧に、彼が全く出演していない作品がたくさん出てくるとか。
あるいは、著名音楽家の両親はともに音楽家です・・・なんて真っ赤な嘘をつくとか。
つまり、生成AIが出力したテキストには、いろんなところに嘘が潜在している…かもということです。
これらの事例は、生成AIの信頼性と安全性に対する重要な教訓となります。
ハルシネーションを防ぐための対策は？
ハルシネーションを防ぐためには、いくつかの対策が考えられます。
まず、AIの訓練データを精査し、質の高いデータセットを使用することが重要です。
また、生成された情報の検証プロセスを導入し、専門家による確認を行うことも有効です。
さらに、ユーザーに対して生成AIの限界を明示し、生成された情報を鵜呑みにしないよう注意を促すことも必要です。
これにより、生成AIの利用におけるリスクを最小限に抑えることができます。
より実践的に考えると、「指示の精度」、すなわち「プロンプト記法の適切さをブラッシュアップすること」です。
よくあるQ&A
Q1: 生成AIのハルシネーションはどのような場面で起こりますか？
A1: 生成AIのハルシネーションは、テキスト生成や画像生成など、AIが新しい情報を作り出す際に発生することがあります。
特に、不完全なデータや曖昧な指示に基づいて生成される情報において顕著です。
Q2: ハルシネーションを防ぐための具体的な方法は？
A2: ハルシネーションを防ぐためには、質の高い訓練データを使用し、生成された情報の検証プロセスを導入することが効果的です。
また、ユーザーに対して生成AIの限界を明示し、生成された情報を鵜呑みにしないよう促すことも重要です。
Q3: 生成AIのハルシネーションは完全に防げるのですか？
A3: 完全に防ぐことは難しいですが、質の高いデータセットの使用や情報の検証などの対策を講じることで、リスクを大幅に低減することが可能です。
まとめ
生成AIのハルシネーションは、技術の進展に伴う新たな課題として注目されています。
その原因は主に訓練データに起因し、対策としてはデータの質の向上や情報の検証が挙げられます。
生成AIの利用が拡大する中で、その信頼性と安全性を確保するための取り組みが求められています。
追記
本記事は、ChatGPTでアウトラインを作ってみました。
内容的には、全体の70%くらいをそのまま使っています。
でも、これだと「中身が超スカスカ！」ですね。
つまり、もっとプロンプトを工夫しないと「マジで使えるブログ記事」にはなりません。
まずは、「それが分かった！」ということです。
そして、このブログ記事のアイキャッチ画像と、各項目毎のイメージ画像は、全てCanvaの「Text to Image」で作ってみました。
この機能も簡単そうで難しいな・・・というのが実感です。
これまた工夫が必要です。
以上、生成AIに関する最初の備忘録でした！