ハルシネーション（間違った情報の提示）対策で大切な事

AIにおける「ハルシネーション」（幻覚）とは、AIモデル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生成してしまう現象を指します。これを防ぎ、より信頼性の高いAIの利用を促すためには、利用者側と開発者側の両方で対策を講じることが大切です。

利用者側でできるハルシネーション対策

AIの回答を鵜呑みにしない
- 生成された情報が正しいか、必ず複数の信頼できる情報源で確認しましょう。特に専門的な内容や重要な決定に関わる場合は必須です。
具体的な質問をする
- 曖昧な質問や、AIが学習していない可能性のあるニッチな質問は、ハルシネーションを引き起こしやすいです。具体的かつ明確なプロンプトを心がけましょう。
- 例：「世界について教えて」ではなく、「2023年の世界のGDPランキング上位3カ国は？」のように具体的にする。
必要な文脈（コンテキスト）を提供する
- AIに十分な背景情報や前提条件を与えることで、より適切で正確な回答を導き出しやすくなります。
- 例：「Aについてどう思う？」ではなく、「先週発表されたA社の決算報告書を基に、A社の今後の株価見通しについてどう思いますか？」のように情報源や条件を明示する。
事実確認を促す指示を含める
- プロンプトに「事実に基づいて回答せよ」「出典を明記せよ」「不確かな場合はその旨を伝えよ」といった指示を加えることで、AIの出力の質を高めることができます。
AIの限界を理解する
- AIは学習データに基づいたパターン認識や生成を行うツールであり、人間のような「理解」や「意識」を持っているわけではありません。常に完璧な情報を生成するわけではないことを認識しておくことが重要です。
- 特に、最新の情報、特定の地域や文化に特化した情報、個人的な意見や感情が絡む情報などは、注意が必要です。

開発者・運用者側で取り組むべきハルシネーション対策

高品質な学習データの使用と継続的な改善
- AIの学習データの質がハルシネーションの発生率に直結します。正確で多様なデータを厳選し、偏りや誤りの少ないデータセットを構築・維持することが重要です。
モデルのアーキテクチャと学習方法の改善
- より高度なモデル構造や、ハルシネーションを抑制するような学習アルゴリズムの研究・導入を進めます。
ファインチューニングとアライメント（調整）
- モデルを特定のタスクや振る舞いに合わせて微調整（ファインチューニング）したり、人間のフィードバックを取り入れて（例：RLHF – 人間からのフィードバックによる強化学習）、望ましい出力にアライメントさせることで、事実の正確性を向上させます。
引用・出典の明示機能
- AIが回答を生成する際に、その情報の基となった出典（ウェブサイト、論文など）を明示する機能を実装することで、ユーザー自身が事実確認しやすくなります。
自信度スコアの導入
- AIが生成した回答に対して、どれくらいの確信度を持っているかを示すスコア（例：「この情報の信頼度は〇%です」）を導入することで、ユーザーが情報の信頼性を判断する助けになります。
外部情報源との連携（RAG: Retrieval-Augmented Generationなど）
- モデルの内部知識だけでなく、リアルタイムの正確なデータベースや信頼できる文書を検索し、それらを参照しながら回答を生成する仕組み（RAG）を導入することで、ハルシネーションを大幅に削減できます。
安全性評価とテスト
- モデルのリリース前に、ハルシネーションの発生リスクを評価するための厳格なテストや評価フレームワークを導入し、継続的に改善を行います。
透明性とユーザーへの情報提供
- AIの能力や限界、ハルシネーションのリスクについて、ユーザーに正直に情報を提供し、注意を促すことが大切です。