ハルシネーションとは、人工知能が現実には存在しない情報を生成する現象を指します。この言葉は幻覚や幻影を意味する英語のHallucinationに由来しています。AIがもたらす利便性は計り知れませんが、同時に事実に基づかない誤情報が生成されるリスクも抱えています。
法的分野で実在しない判例が引用されるトラブルや医療現場での誤った患者情報の記録、虚偽情報による名誉毀損や報道の信頼性の低下など、さまざまな事例が報告されています。ハルシネーションの問題はAIが次の単語を統計的に予測する仕組みであることや、学習データの質や量に起因しています。AI活用が進む一方で、正確性の担保とリスク管理の重要性が浮き彫りになっています。
ハルシネーションとは
ハルシネーションとは、人工知能が事実に基づかない情報を生成してしまう現象を指します。AIが現実には存在しない情報を生成し、それをもっともらしい形で提示することから、幻覚や幻影を意味するHallucinationに由来し、名前がつけられました。
ハルシネーションは自然言語処理や画像生成をはじめ、AIを利用するさまざまな分野で確認されています。例えば、アメリカでは弁護士が生成AIを使って資料を作成した際、実在しない判例を引用してしまった事例も報告されています。このようにハルシネーションは、信頼性や精度が重要視される場面で問題を引き起こす可能性があります。
ハルシネーションには大きく分けて2つのタイプがあります。1つ目は内在的ハルシネーション（Intrinsic Hallucinations）と呼ばれ、学習データに基づきながらも矛盾した情報を生成するケースを指します。例えば、日本の首都が東京であると学習しているにもかかわらず、東京と京都が首都であると回答するような場合です。もう1つは外在的ハルシネーション（Extrinsic Hallucinations）で、学習データに存在しない情報を生成する現象です。例えば、AIがAppleが完全自動運転車を発売した、と答えるようなケースです。
ハルシネーションが起こる背景にはAIが次に出現する可能性の高い単語を予測するという仕組みが影響しています。この仕組みでは文脈の整合性が重視されるため、正確性を犠牲にしても自然な文章を生成することがあります。学習データが古い場合や不足している場合にも誤った情報が生成されやすくなります。また、質問の意図を正確に理解できない場合や曖昧な質問に対して推測による回答を生成することも原因の1つです。
ハルシネーションを完全に防ぐことは現在の技術では困難ですが、精度の高い学習データを用意し、曖昧な情報を排除したり、複数のAIを活用して出力結果を比較検証したりする方法が有効です。検索機能を活用するAIを用い、リアルタイムで最新の情報を参照する仕組みもありますが、最新情報を取得したとしても誤りが含まれるリスクは残ります。
現在のAIはハルシネーションを起こすものという前提で、利用者がAIの回答をそのまま信じるのではなく、情報の正確性を慎重に確認する姿勢が重要です。また、AIを活用する組織では利用時の注意点や責任範囲を明確にし、ガイドラインを整備し、適切に対処することで、AIの恩恵をより安全に享受できるでしょう。
ハルシネーションによるリスク
AIが生成したハルシネーションを通じて、誤った情報の拡散、意思決定の精度低下、企業や個人の信頼性の損失など様々なリスクを引き起こします。
ビジネスへの影響
企業や自治体がハルシネーションによって生成された誤情報を活用してしまうと、重大な問題を引き起こす可能性があります。ビジネス戦略を誤った前提に基づくことで計画が崩れ、業務効率の低下や経済的な損失を招く恐れがあり、顧客や取引先からの信用を失うことでブランドイメージが損なわれ、売上に悪影響が出ることも考えられます。
情報セキュリティへの脅威
ハルシネーションによる誤情報が情報セキュリティにも影響を及ぼします。不正なリンクやフィッシング詐欺に誘導するアドバイス、セキュリティソフトに対する不正確な指示などが生成されると、利用者の個人情報が漏洩しやすくなり、悪意のある攻撃を引き起こす可能性があります。結果的にセキュリティポリシーへの信頼が損なわれ、企業全体の信頼性が低下する恐れもあります。
社会への影響
ハルシネーションによって生成されたフェイクニュースや虚偽情報が拡散されると、社会全体に混乱を招く可能性があります。特に災害時には虚偽の避難情報や被害状況が広まり、人々の判断を誤らせることでさらなる混乱を引き起こすリスクがあり、社会的パニックや不安を助長します。
ハルシネーションが発生する要因
ハルシネーションが発生する主な要因は生成AIの設計や学習プロセス、統計的なテキスト生成の特性に起因しています。AIが生成する誤った情報はプロンプトの不備や学習データの質と量、情報の新しさ、そしてAIの理解能力の限界など、複数の要因が絡み合って生じます。
生成AIは文脈や意味を完全に理解しているわけではなく、単語の出現確率を基にテキストを構成します。そのため、曖昧さや誤りに対して脆弱性を持つ一方、表面的には自然な文章を生成する能力を持っています。この特性を理解することが、ハルシネーションを防ぐ第一歩となります。
プロンプトの曖昧さ
AIが生成する情報の質はプロンプト（指示文や質問文）の明確さに大きく依存します。曖昧なプロンプトや誘導的なプロンプトはハルシネーションを引き起こしやすい状況を生み出します。
質問内容が具体性を欠いていると、AIは学習データの確率論的なパターンに従い、もっともらしいが誤った情報を生成します。例えば、「彼の業績について詳しく説明してください」のような曖昧なプロンプトでは「彼」が誰なのかが明確でないため、AIは統計的に頻出する単語を組み合わせて回答を生成します。
また、「タイムマシンの存在を証明する最新の研究について教えてください」のような前提が誤っている誘導的な質問は誤った仮説を含むため、AIは仮定を補完する形で事実に基づかない回答を生成することがあります。
学習データの量と質
AIの性能は学習データに強く依存します。データの量が不足している、もしくは偏りがある場合、AIは不完全な理解に基づいて誤った情報を出力します。
学習データが少ない場合には、AIは広範囲の概念を網羅的に理解することができず、特定のパターンに基づいて誤った推測を行います。学習データが古い場合や誤りを含む場合にはAIは与えられたデータを正確な情報として扱い、不適切な回答を生成することがあります。例えば、古い企業情報しか知らないAIは、最新の企業動向を反映した回答を生成できません。
単語や文章の意味の理解不足
AIは単語や文章の表面的な構造を分析し、次に来る可能性の高い単語を予測する仕組みで動作します。しかし、単語の深い意味や文脈の意図を理解しているわけではありません。このため、文脈と無関係な単語や内容を選択してしまう場合があります。
情報の正誤判定能力の欠如
AIには情報が正しいかどうかを判定する能力がありません。学習データに誤った情報が含まれている場合には、誤った学習データであっても正しいものとして扱い、誤った回答を生成します。また、新旧の情報が混在している場合、古い情報を新しい情報として扱ってしまうこともあります。
AIによるハルシネーションが引き起こした実例
AIの生成モデルが現実に存在しない情報を生み出すハルシネーションは、法的トラブルから医療現場の混乱、報道の信頼性問題に至るまで、幅広い分野で深刻な影響を及ぼしています。
架空の判例の作成
アメリカで弁護士がChatGPTを利用して作成した法廷文書に、実在しない6件の判例が引用されていたことが問題となりました。この弁護士はAIツールが提供した情報を確認せず使用したとされ、裁判所はこれを「前例のない事態」と表現しました。この問題は裁判所の混乱を引き起こし、関与した弁護士が処罰の対象となる可能性があります。
参考：https://www.bbc.com/news/world-us-canada-65735769
誤った医療情報によるリスク
OpenAIの音声認識モデルWhisperが医療現場で使用される中、実際には存在しない内容を含む誤った記録を生成した事例が報告されました。このモデルは、患者との会話を記録し要約するために使用されていますが、一部の研究では記録の1％に完全に架空の文が含まれていたとされています。このような誤りは医療記録の信頼性を損ね、患者の治療に悪影響を及ぼすリスクがあります。
虚偽情報による名誉毀損
オーストラリアの市長が、ChatGPTが自身について「贈賄罪で服役した」と誤った情報を生成したことに対して訂正を要求しました。この誤情報が市民に広まったことで、名誉毀損の訴訟を起こす可能性が示唆されています。この事例は、AIが生成した情報の正確性が社会的信頼に与える影響を浮き彫りにしました。
参考：https://jp.reuters.com/article/idUSKBN2W308P/
メディア業界
AIスタートアップPerplexityが提供する生成モデルが、実際には存在しない記事の内容を生成し、著名なニュースメディアに帰属させたとして訴訟を受けています。例えば、ニューヨーク・ポストの記事に架空の段落を追加し、それを正確なニュースとして提示したことが問題視されました。このような行為はメディアの信頼性を損ない、読者の混乱を招きます。
参考：https://www.wired.com/story/dow-jones-new-york-post-sue-perplexity/
ハルシネーションへの対策
ハルシネーションを抑えるためには、生成AIの学習データやプロンプト設計の改善、AIモデルの微調整、さらには外部情報との連携が重要です。これらの対策を適切に組み合わせることで、誤情報の生成リスクを大幅に低減できます。
学習データの管理と精査
生成AIが正確な情報を出力するためには高品質な学習データが不可欠です。データの精査や管理を徹底し、間違いや偏りを排除することで、ハルシネーションの発生を抑えられます。
- 学習済みモデルのファインチューニング：既存のモデルに正確で最新のデータを追加学習させることで、生成精度を向上させることができます。例えば、専門分野の正確なデータセットを用いて再トレーニングを行うことで、特定の領域における信頼性を高めることが可能です。
- 人間のフィードバックの活用：人間の評価を基に生成結果を調整する手法（RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedback）を導入することで、回答の品質を継続的に改善できます。
プロンプト設計の工夫
プロンプトの質を向上させることは、生成AIの出力精度を高める上で非常に効果的です。
- 具体的な指示を与える：曖昧な質問ではなく、知りたい内容を明確に指定します。例えば、「最新の研究」ではなく「2023年に発表された研究」というように、具体的な時期や範囲を明記します。
- 誤情報を前提としない：存在が確定していない情報を前提にする質問を避けます。例えば、「タイムマシンの存在を証明する研究」ではなく、「タイムマシンの存在を証明する研究があるか教えてください」といった質問に改めます。
- 明確な指示を付け加える：プロンプトの最後に「わからない場合はわからないと答えてください」と記載することで、誤情報の生成を抑制できます。
- プロンプトエンジニアの導入：プロンプトエンジニア（プロンプト設計に特化した専門家）を配置し、AIに最適な指示を与える仕組みを構築することで、生成AIの性能を最大限に引き出すことが期待できます。
RAG環境の構築
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIと外部情報源を組み合わせることで、回答の信頼性を向上させるフレームワークです。AIが外部データベースや最新情報を参照しながら回答を生成することで、誤情報の生成を抑えます。例えば、最新のニュースや研究データをリアルタイムで検索し、それに基づく回答を提示することが可能です。
最後に
ハルシネーションは生成AIの利用が進む現代社会において、重大な課題の1つとなっています。誤った情報が生成される背景にはAIの仕組みや学習データの質の問題、プロンプト設計の不備が関与しています。AIによる誤情報は、法的トラブルや医療現場でのリスク増加、さらには社会的混乱を引き起こす可能性があります。
一方で、生成AIの信頼性を高める方法も模索されています。精度の高い学習データの使用やプロンプトの明確化、外部情報源との連携といった対策はハルシネーションの発生を抑える手段として有効です。AI技術の進展と共に、その利用に伴う責任と慎重さがますます求められています。
