ホーム
お役立ち
テック全般
AI 活用の落とし穴？ AI ハルシネーションの原因・対策をわかりやすく解説！

AI 活用の落とし穴？ AI ハルシネーションの原因・対策をわかりやすく解説！

生成AI

公開年月日: 2024.11.11

更新年月日: 2024.11.11

昨今、生成 AI が大きな注目を集めており、様々なビジネスシーンで AI が活用されるようになりました。たしかに AI は便利な技術ですが、使い方を間違えてしまった場合、数多くのリスクが潜んでいることも事実です。本記事では、 AI 活用の代表的な落とし穴である AI ハルシネーションについて、概要や危険性、発生原因など、あらゆる観点から一挙にご説明します。自社で生成 AI の活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

生成 AI に関しては以下の記事で詳しく解説していますので、関心のある方はあわせてご覧いただければと思います。

AI ハルシネーションとは？

AI ハルシネーションについて解説する前に「ハルシネーション」という言葉の語源を見ていきましょう。

ハルシネーションは英単語の hallucination であり、元々はラテン語の alucinatus から派生した言葉だと言われています。そして、 alucinatus は「さまよう」や「夢を見る」といった意味を持っており、そこから派生した hallucination （ハルシネーション）は「本当は存在しないものを見たり聞いたりすること」という意味合いで使われています。

つまり、 AI ハルシネーションとは、 AI が学習データから得た知識・経験に基づいて、実際には存在しない情報や事実を生成してしまう現象を意味する言葉です。これは、 AI が学習データの偏りや不足、あるいはモデル自体の問題によって、現実とは異なる解釈や推論をしてしまうために発生することが一般的です。

例えば、 AI が「猫は象よりも大きい」という誤った結論を導き出した場合、使用した学習データに猫や象の大きさに関する情報が不足していたり、猫の画像が象の画像よりも多く含まれていたりするなど、アウトプットのもとになる情報が不十分である可能性が高いです。

上記の例であれば、出力結果が間違っていることは明らかですが、内容によっては一目で正誤を判断できない場合もあるため、 AI の回答を正しいと思い込んでしまう危険性があります。このように、 AI ハルシネーションは、 AI を活用する際の代表的なリスクだと言えるでしょう。

AI ハルシネーションの影響と危険性

AI ハルシネーションには、具体的にどのようなリスクが潜んでいるのでしょうか？本章では、 AI ハルシネーションの影響と危険性について解説します。

意思決定の誤りと予期せぬ動作

AI ハルシネーションは、特に複雑な判断・予測を必要とする分野において深刻な問題になります。医療分野を例に挙げると、 AI が患者の病状を誤って診断したり、適切な治療法を提案できなかったりするようなケースが該当します。

また、自動運転システムに搭載されている AI がハルシネーションによって誤った判断をした場合、交通事故が発生して取り返しの付かない事態に発展するリスクも存在します。このように、 AI ハルシネーションは、 AI システムの信頼性・安全性に深刻な影響を与えてしまい、意思決定の誤りや予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。

ユーザーの信頼喪失

前述した通り、 AI ハルシネーションは AI システムの信頼性・安全性を著しく低下させます。意図した結果と異なる誤った回答を AI が返すため、ユーザー目線では AI に対する信頼を喪失してしまうでしょう。

例えば、カスタマーサポート用の AI がハルシネーションを起こした場合、顧客に迷惑をかける可能性があるため、本番環境での使用は困難だと言えます。具体的には、顧客がサービスの利用方法について問い合わせを行っているにも関わらず、誤った手順を案内してしまうケースなどが該当します。

このように、 AI ハルシネーションが発生すると、その AI の利用自体が停止してしまうことも珍しくありません。その結果、 AI を使用している企業への不信感に繋がり、自社のビジネスに大きな悪影響を及ぼすリスクがあります。

AI システムの安全性の低下

AI ハルシネーションは、 AI システムにおける安全性の低下に直結します。 AI ハルシネーションによって誤った動作・判断をしてしまうと、システム全体の安定性が損なわれ、予期せぬ事故やトラブルに繋がります。

AI の開発・運用において、 AI システムの安全性は重要な要素の一つであるため、 AI ハルシネーションは AI 活用を促進するうえでの大きなリスクだと言えます。

倫理的・法的問題の発生

AI ハルシネーションによって、 AI が差別発言や偏見を含む情報を生成した場合、社会的な不平等や差別を助長してしまうリスクがあります。そのため、倫理的・法的問題の観点からも、 AI ハルシネーションは無視できない問題だと言えるでしょう。

さらに、 AI が虚偽の情報を生成し、その内容が社会に大きな悪影響を及ぼした場合、 AI の開発者・利用者が責任を問われてしまう可能性があります。このように、 AI ハルシネーションには、取り返しの付かない事態に発展する危険も潜んでいるため、 AI を活用する際には、あらゆる観点から AI ハルシネーションを発生させないための対策を講じることが大切です。

AI ハルシネーションの種類

一口に AI ハルシネーションと言っても、複数の種類が存在することをご存知でしょうか？本章では、代表的な AI ハルシネーションの種類として、 Extrinsic Hallucinations と Intrinsic Hallucinations の 2 つについて解説します。

Extrinsic Hallucinations

ExtrinsicHallucinations とは、 AI が学習データに含まれるノイズや誤り、偏りなどによって発生する AI ハルシネーションの一種です。先程の例で言えば、学習データに猫の画像が象の画像よりも多く含まれていることで、 AI が猫と象の大きさを誤認識してしまうようなケースが該当します。このように、 Extrinsic Hallucinations は学習データの質に起因する現象であるため、学習データの質を高めることで発生リスクを低減できるでしょう。

Intrinsic Hallucinations

Intrinsic Hallucinations とは、 AI モデル自体に何らかの問題があるために発生する AI ハルシネーションの一種です。例えば、 AI モデルのアーキテクチャに欠陥があったり、学習アルゴリズムに問題があったりする場合、 AI が事実と異なる誤った解釈・推論を行い、 Intrinsic Hallucinations が発生するリスクが高まります。 Intrinsic Hallucinations は、 AI モデルの設計や開発段階における問題に起因する現象であるため、開発プロセスの品質管理を徹底することで、 Intrinsic Hallucinations の発生リスクを抑制できます。

AI ハルシネーションの発生原因

AI ハルシネーションが起こる要因は一つではなく、いくつかのパターンが存在します。本章では、 AI ハルシネーションの代表的な発生原因を 3 つご紹介します。

学習データが古い

AI の学習データが古い場合、現実世界とのずれが生じてしまい、 AI ハルシネーションが発生する可能性が高まります。例えば、 AI が 2010 年までのデータのみで学習した場合、 2011 年以降に発生した新技術やトレンドに関する情報はインプットされていません。

そのため、 2011 年以降の情報に関する質問を AI へ入力すると、事実とは異なる回答を返してしまうのです。そのため、 AI が常に最新の情報で学習できる仕組みを構築することが重要なポイントになります。

学習データが不足している

AI の学習データが不足している場合、 AI が適切なアウトプットを返すことは困難になります。例えば、 AI が犬の画像を数枚程度しか学習していなければ、犬の大きさや形に関する情報を十分に認識することは難しいでしょう。

その結果、 AI は犬の画像を識別する際に誤った判断をしてしまうリスクが高まり、 AI ハルシネーションの発生に繋がります。このように、 AI が学習するデータは、十分な量と多様性を担保することが大切だと言えます。

AI モデル自体に問題がある

AI モデルのアーキテクチャに欠陥があったり、学習アルゴリズムに問題があったりするなど、 AI モデル自体に問題がある場合、 AI ハルシネーションが発生するリスクは高まります。

そのため、 AI モデルの設計や開発段階における品質管理を徹底することが、 AI ハルシネーションを回避するための有効な手段になります。 AI モデルを開発する際には、複数人で入念なチェックを繰り返しながら、慎重に作業を進めてください。

AI ハルシネーションを発生させないための対策

次に、 AI ハルシネーションを発生させないための対策についてご紹介します。どのようなポイントを意識すればよいのか、具体的な内容を理解しておきましょう。

学習データの品質を高める

AI ハルシネーションを回避するためには、学習データの品質を高めることが重要なポイントになります。学習データに含まれるノイズや誤り、偏りなどを減らすことで、 AI が事実を正しく理解し、誤った情報をインプットしてしまうリスクを低減できます。例えば、学習データのソースを信頼できるものだけに絞ったり、学習データ内のノイズ・誤情報を検出・除去するための仕組みを構築したりするなど、このような対策を行うことで学習データの品質は高まります。

プロンプトを工夫する

プロンプトとは、 AI に指示を与えるためのテキスト情報を意味する言葉です。昨今、大きな注目を集めているテキスト系の生成 AI を例にとれば、「鎌倉幕府について詳しく説明してください」や「次の文章をわかりやすく要約してください」のような文章がプロンプトに該当します。

そして、このプロンプトを工夫することで、 AI ハルシネーションの発生リスクを抑えることが可能です。例えば、プロンプトに具体的な指示を与えたり、制約条件・例示を与えたりするようなケースが該当します。

なお、プロンプトの品質を高めるための方法については、以下の記事で詳しく解説しています。 AI を活用する際の参考になると思いますので、ぜひあわせてご覧ください。

グラウンディングを実施する

グラウンディングとは、 AI が生成する情報を現実世界に根ざしたものにするための技術です。具体的には、 AI が生成した情報に対して、現実世界のデータや知識を用いて検証を行うことで、 AI ハルシネーションを検出・修正します。

例えば、 AI が歴史に関する情報を生成した場合、歴史資料や専門家の意見と照らし合わせて、情報の正確性を検証することができます。このように、グラウンディングは AI の信頼性を高めるために非常に有効な手段だと言えるでしょう。

RLHF を実施する

RLHF （ Reinforcement Learning from Human Feedback ）とは、人間のフィードバックを用いて、 AI モデルを学習させるための技術です。人間のフィードバックによって、 AI モデルが生成する情報の質を高めることができるため、 AI ハルシネーションの抑制に繋がります。

例えば、 AI が生成した文章の質を人間が評価し、フィードバックを提供することで、 AI モデルはより自然で正確な文章を生成できるようになります。このように、 RLHF は AIモデルの精度・信頼性を向上させるための有効な選択肢になるため、ぜひ内容を理解しておいてください。