生成AIの急速な発展が始まっています。
私たちの日常生活や仕事に革命をもたらしています。
しかし、AIモデルには「幻覚」と呼ばれる問題があります。
これはAIが事実ではない情報を自信満々に提示することです。
本記事では、AIの幻覚の原因と対策を解説します。
AIの幻覚とは何か？
AIの幻覚とは、AIが作り話をしてしまう現象です。
自信満々に情報を提示します。
しかし、その情報は事実ではありません。
例えば、AIに「ワンピースの作者は誰ですか？」と尋ねてみましょう。
すると「ワンピースは尾田栄一郎と松井優征の共同作品です」と答えるかもしれません。
見た目は正しそうですが、実際には尾田栄一郎のみの作品です。
実務での影響も深刻です。
コードアシスタントが存在しない関数を提案することがあります。
また、法律AIが架空の判例を引用することもあります。
実際に、AIが生成した架空の判例を使って制裁を受けた弁護士もいます。
なぜAIは幻覚を見るのか？
AIが幻覚を見る原因は、その仕組みにあります。
AIは前の単語から次の単語を予測します。
そうして文章を生成しています。
「真実」よりも「もっともらしさ」が優先されるのです。
これは教科書のパターンは覚えても、事実そのものは完璧に覚えていない学生に似ています。
確かな答えを知らないとき、AIは正しそうな答えを作り出します。
AIには真実と嘘を区別する能力がありません。
データベースのように事実を保存していないのです。
また、訓練データ自体に不正確な情報が含まれていることもあります。
AIの幻覚を軽減する方法
AIの幻覚を軽減する方法がいくつかあります。
1. RAG（検索拡張生成）
最も効果的な方法の一つがRAGです。
AIに実際の事実へのアクセスを提供します。
質問に答える前に、外部の知識ソースから情報を取得します。
そして、それを基に回答を生成します。
例えば「東京オリンピックの開催日は？」という質問があります。
AIは信頼できる情報源から正確な日付を取得できます。
「2020年東京オリンピックは新型コロナの影響で延期されました。2021年7月23日〜8月8日に開催されました」と答えられます。
2. プロンプトエンジニアリング
質問の仕方を工夫する方法もあります。
「提供された情報だけに基づいて答えてください」と指示します。
また「不明な場合は『わかりません』と答えてください」と付け加えます。
こうしてAIの幻覚を減らせます。
AIに思考過程を示すよう促すのも効果的です。
「一歩ずつ考えてください」と指示します。
「各ステップが事実に基づいているか確認してください」と追加します。
こうするとAIはより慎重になります。
3. 自己反省の促進
AIに自分の回答を見直させることも有効です。
「あなたの回答を点検してください」と指示します。
「事実に基づいていない部分があれば修正してください」と続けます。
AIは自己点検し、より正確な情報を提供できます。
まとめ
AIの幻覚は現在の生成AIの課題です。
しかし、適切な対策で軽減できます。
実データを提供しましょう。
適切なプロンプト技術を使いましょう。
自己点検を促しましょう。
これらを組み合わせると、より信頼性の高いAI活用が可能になります。
AIの幻覚を完全になくすことはできません。
しかし、正確な情報を引き出すことは可能です。
AIツールを使うときは、その限界を理解しましょう。
そして、適切な対策を講じることが大切です。
