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ハルシネーションとの向き合い方

ハルシネーション(Hallucination)
人工知能(AI)や機械学習の文脈では、AIが現実には存在しない情報を「あたかも事実であるかのように」生成・提示してしまう現象を指します。

企業でAIを活用する場合、AIをどのポジションで活用するかが重要です。

相談役として?上司の代わりに?パートさんとして?経理部として?どのポジションの仕事をさせるのか?ここがポイントとなります。

しかしAIは時にハルシネーションを起こす場合があります。

主な特徴

検証困難な内容
専門的・複雑な話題ほど、識別や訂正が難しい

根拠のない回答
AIが訓練データにはない内容や事実と異なる情報を生成する

自信ありげな出力
誤った内容であっても、まるで正しいかのように説明や回答を行う

起こる原因

  • 訓練データの間違い・バイアス
  • 不完全・曖昧なユーザー入力
  • 原理的限界(AIは言語パターンに基づき尤もらしい出力を生成するため、必ずしも事実に忠実とは限らない)
  • 過学習や誤学習

代表的な事例

シーン
質問応答実在しない法律や書籍タイトルを挙げる
要約元文にない事実を追加してしまう
翻訳含まれていない意味を付加

対策

  • ユーザーによる二次検証(ファクトチェック) の徹底
  • AI利用時のリスク認識と過信しない態度
  • 開発者側による検証・出力制御技術の強化

注意点

  • ハルシネーションは現在の生成AI技術では完全回避が困難です。
  • 使う際は必ず「AIの出力を鵜呑みにしない」姿勢が重要です。

AIのハルシネーションとの向き合い方


1. ハルシネーションの存在を前提とする

  • AIは必ずしも正しい情報だけを出力するわけではない、という前提で利用することが重要です。
  • 生成AIの出力は常に参考情報と捉えてください。

2. ファクトチェックの徹底

  • 出力された内容については、信頼できる一次情報源(公式サイト、学術論文、公的機関など)で必ず検証してください。
  • 特に「人の健康・安全・法務・投資」など重要領域ではダブルチェック必須です。

3. 質問・指示の工夫

  • 具体的かつ明確な指示を出すことで、ハルシネーションのリスクを低減できます。
    • 例:「事実のみを列挙してください」「根拠となる出典を示してください」
  • あいまい・主観的な問いは極力避けてください。

4. 出力の意図・根拠を確認

  • 「この情報の出典は?」など根拠や背景を尋ねることで、内容の検証材料にできます。
  • 併せて「なぜそのように回答したか」の説明を求めるのも有効です。

5. 扱う用途の制限

  • AIの出力を「鵜呑み」にして業務フローや意思決定に直結させない
  • たたき台・参考資料として利用し、最終判断は必ず人間が行う。

6. 継続的な学習・リテラシー向上

  • AIや生成AIについての基本的な仕組み、限界、リスク等のリテラシーを高めてください。
  • 新しいガイドラインや技術動向も随時キャッチアップしましょう。

まとめ表

ポイント実践方法(例)
ハルシネーション前提「AIは事実と異なる情報も出す」と認識する
ファクトチェック検索エンジンや公式情報、出版物で裏付けを取る
明確な指示・質問出典指定、事実のみ要求、「~と仮定して」など前提条件明確化
根拠の確認「情報源は?なぜそうなる?」などを追加質問
業務活用の注意決定・発表・公開前に必ず人の目・複数人で確認
リテラシー向上勉強会、教育コンテンツ、ガイドラインの確認など実施

AIと適切に向き合うことが、ハルシネーションリスク低減と安全な活用につながります。 

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