【はるしねーしょん】

ハルシネーション とは?

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💡 AIが「自信満々にまちがえる」現象

生成AIが事実と異なる情報や入力と食い違う内容を、もっともらしく自信ありげに出力してしまう現象。存在しない論文・人物・出来事などを作り上げてしまうことがある。

📌 このページのポイント
入力と食い違う回答もハルシネーション 資料:著者はA 質問:著者は? 架空の例 資料に沿う回答 「著者はA」 食い違う回答 「著者はB」 流暢な回答でも、正しいとは限らない 出典と照合する・検索しても誤りは残りうる
資料と矛盾する出力の架空例。実在しない論文など、外部の事実と異なる出力も含む。
ひよこ ひよこ
ハルシネーションってどうして起きるの?
ペンギン先生 ペンギン先生
大規模言語モデルは、学習データの統計的なパターンをもとに「次に来そうなトークン」を予測して文章を作るんだ。その予測で正しい文章ができることも多いけど、「正しいかどうか」を直接確かめているわけではないから、それらしく見える誤りも生まれてしまうんだよ。
ひよこ ひよこ
どんなときにハルシネーションが起きやすいの?
ペンギン先生 ペンギン先生
長い文章を自由に書かせるときや、専門知識が必要な分野で起きやすいとされているよ。「〇〇についての論文を教えて」と聞くと、実在しない論文タイトルと著者名を作り出すことがあるんだ。
ひよこ ひよこ
完全になくすことはできないの?
ペンギン先生 ペンギン先生
今の技術では完全ゼロにするのは難しいんだ。RAGで信頼できる資料を参照させると事実に沿った回答が増えるけど、検索した資料が間違っていたり、資料を読み違えたりすれば誤りは残る。だから医療や法律など重要な判断に使うときは、出典を確かめて人間が確認するプロセスを組み込もう。
ひよこ ひよこ
AIが「わからない」って言えばいいじゃないの?なんで間違えるの?
ペンギン先生 ペンギン先生
そこが難しいところでね。言語モデルは確信が持てないときにも、「わからない」と認める代わりに推測で答えてしまうことがあるんだ。正解数だけで採点するテストでは、「わからない」と答えるより当てずっぽうで答えたほうが点が上がるよね。2025年のKalaiらの論文は、こうした学習や評価のやり方が推測を促していると指摘していて、「わからない」と答えることが不利にならないよう、評価の採点方法を見直すことを提案しているよ。
ペンギン
まとめ:ざっくりこれだけ覚えればOK!
「ハルシネーション」って出てきたら「AIがもっともらしく自信ありげにまちがえる現象」と思えればだいたいOK!
📖 おまけ:英語の意味
「hallucination」 = 幻覚
💬 実際にはないものが「あるように見える」幻覚になぞらえた呼び名だよ。NISTなどは「作話」を意味するconfabulationという言葉も使っていて、ハルシネーションはその俗称として紹介されているんだ

参考資料

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