生成AIのハルシネーションとは？原因と対策

生成AIを活用した大規模言語モデル（LLM）の進化が進む中で、これらのモデルが時に不正確な情報や誤解を招く内容を生成してしまうリスクへの懸念が強まっています。この問題は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、AIが存在しない事実や誤った情報を出力する現象を指します。ハルシネーションは、カスタマーサービスや金融業務、法的判断、さらには医療診断など、さまざまな分野で深刻な影響を引き起こす可能性があります。

ハルシネーションは、学習データの質や量に問題があったり、モデル自体に偏りがあったりすることが原因で発生します。特に、大規模言語モデルは、どんな質問にも答えようとするため、「分からない」と答えることを避け、結果として誤った情報を生成してしまう傾向があります。

この問題に対処するため、研究者たちは様々な対策を検討しています。例えば、生成される情報の範囲を限定したり、人間がAIの回答を評価し、誤りを修正するフィードバックループを導入したりといった方法があります。また、AIがどのようにしてその答えを導き出したのかを可視化することで、誤りの原因を特定しやすくなる「透明性」も重要です。

これらの解決策は、現時点では有望なアプローチですが、AIがますます高度化するにつれて、新たな課題も浮上してくることが予想されます。生成AIの潜在力とリスクを同時に認識し、継続的な研究開発と社会的な議論を通じて、その恩恵を最大限に引き出しつつ、リスクを最小限に抑えることが重要です。

AIのハルシネーションの原因とは

AIモデルがハルシネーションを引き起こす原因には、バイアスのかかった不正確または不十分なトレーニングデータ、過学習、文脈の誤解、専門知識の不足、敵対的攻撃、そしてモデルのアーキテクチャなどが挙げられます。

不正確または不十分なトレーニングデータ

不正確または不十分なトレーニングデータは、AIモデルの性能に大きな影響を与えます。AIモデルは学習したデータの品質に依存しており、トレーニングデータがバイアスを含んでいたり、不完全であったり、量が不足していたりすると、限られた理解に基づいてハルシネーションを生成する可能性が高まります。特に、インターネット上のオープンデータでトレーニングされた大規模言語モデルは、バイアスや誤情報が多く含まれているため、この問題がより顕著になります。

過学習（Overfitting）

AIモデルがトレーニングデータに過剰に適合すると、新しいデータに対して適切に一般化できず、トレーニングデータに特化した出力を生成してしまいます。この状態を過学習と呼びます。過学習によって、モデルはトレーニングデータのノイズや特異なパターンを学習し、実際のデータに対する予測能力が損なわれます。その結果、ハルシネーションが生じやすくなります。

文脈の誤解

文脈を理解できないAIモデルは、文脈外の出力や無関係な結果を生成することがあります。そのため、ハルシネーションを引き起こすことがあります。

専門知識の不足

特定の領域やタスクに特化したAIモデルは、領域外に関する入力に対してハルシネーションを起こすことがあります。これは、モデルに必要な知識や文脈が不足しているため、関連性の高い出力を生成できないことが原因です。例えば、多言語に対応したモデルであっても、膨大な単語データを学習していたとしても、文化的背景、歴史、微妙なニュアンスといった深い理解が不足して場合、ハルシネーションを引き起こす可能性があります。

敵対的攻撃

レッドチーミングとは異なり、AIモデルは敵対的攻撃に対して脆弱である場合があります。悪意のあるユーザーがモデルへの入力を意図的に操作することで、不正確な出力や悪意のある出力を生成してしまう可能性があります。

モデルのアーキテクチャ

AIモデルのアーキテクチャも、ハルシネーションの発生に影響を与える可能性があります。特に、レイヤーやパラメータの数が多いモデルは、その複雑性からハルシネーションを引き起こしやすくなることがあります。

これらの主要な原因に対処することで、AIモデルはより正確で関連性の高い出力を生成できるようになり、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えることができます。

Appenによるハルシネーション対策とは

AIモデルによるハルシネーションを防ぐためには、さまざまな解決策や戦略を組み合わせた多面的なアプローチが必要です。新しい方法や技術を探求し続けることで、AIモデルが有益に使用されることを保証できるようになります。

Appenでは、生成AIモデルによるハルシネーションの問題に対処する重要性を理解しています。データサービスを提供する戦略的なAIパートナーとして、ハルシネーションのリスクを最小限に抑え、生成AIモデルの精度と信頼性を向上させるための革新的なソリューションを開発しました。

ハルシネーションを防ぐ多様で高品質データ

ハルシネーションの問題に取り組む重要な方法の一つは、AIモデルに多様で高品質な学習データを提供することです。このような多様なデータを用いることで、AIモデルは幅広い文脈やシナリオに触れ、不正確な出力や誤解を招く結果を生成するリスクを軽減できます。

高品質なトレーニングデータの提供に加え、AppenはAIモデルの意思決定プロセスにおけるコンテキストを改善するための革新的なソリューションも開発しています。その一例として、自然言語処理（NLP）技術を活用し、与えられた入力のコンテキストを分析してモデルに追加情報を提供する手法があります。

例えば、カスタマーサービス用のチャットボットがユーザーからの質問を受けた際には、名前固有表現認識（NER）やセンチメント分析などのNLP技術を用いることで、モデルの効率を向上させることができます。これにより、質問のコンテキストを深く理解し、ユーザーの履歴や好み、過去のやり取りに関する追加情報を提供できるようになります。この追加情報は、ハルシネーションのリスクを軽減し、モデルがより正確で適切な応答を生成するのに寄与します。

ハルシネーション対策における人間の関与

生成AIモデルによるハルシネーションの問題に対処するため、Appenは人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）の手法を採用しています。この手法では、人間の嗜好やフィードバックに基づいて報酬モデルを作成し、言語モデルをより一貫性のある、役立つ、正直で無害な出力へと導くことを目指しています。

例えば、患者の診断や治療に役立つ大規模言語モデル（LLM）を開発したい医療機関を考えてみましょう。これらの機関は、Appenの「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」システムを使用して、モデルの訓練と検証を行います。医師や看護師といった専門家がモデルの出力をレビューし、それが正確かどうか、患者の症状や病歴に関連しているかを確認し、フィードバックを提供します。このプロセスは、モデルをより整合性のあるものにし、精度を向上させるために重要です。また、フィードバックには、モデルが特定の質問に対して自信を持って答えられないことを学習する内容も含まれます。

さらに、Appenの専門家チームは、モデルに対して文脈や領域に特化した知識を提供し、医療用語を正確に理解させることで、より適切な出力を生成する手助けをします。人間は単に監視するだけでなく、モデルに対してフィードバックや修正を行うこともできます。具体的には、モデルの出力を監視して不正確な応答にフラグを立てたり、時間が経つにつれてモデルが学習し改善されるような修正フィードバックを提供したりします。

このように、ヒューマン・イン・ザ・ループを活用することで、医療機関はより正確で信頼性の高い大規模言語モデルを開発し、医療専門家が患者を診断し治療する際のサポートが可能になります。新しいデータやフィードバックに基づいて継続的に更新・改良することで、常に正確で最新の情報を提供できるようになります。

説明可能性と解釈可能性

AppenはAIモデルの説明可能性と解釈可能性を向上させる革新的なソリューションも開発しています。これにより、ハルシネーションを防ぎ、モデルの出力が透明で理解可能であることを保証する手助けとなります。

たとえば、法的意思決定のアプリケーションでは、AIモデルを利用して過去の事例データに基づく潜在的な法的論拠や判断を生成できます。しかし、モデルの出力を透明で理解しやすいものにするためには、モデルの意思決定プロセスを自然言語や視覚化を用いて説明し、人間の専門家がその出力を理解し評価できるようにすることが重要です。

Appenでは、生成AIモデルにおけるハルシネーションの問題に取り組むために、さまざまな革新的なソリューションを開発しています。具体的には、高品質のトレーニングデータを提供し、意思決定プロセスの文脈を改善し、人間のフィードバックを取り入れた強化学習を用いることで、AIモデルの説明可能性と解釈可能性を向上させています。これにより、これらの強力なツールが責任を持って、倫理的な方法で使用されることを保証できます。

AIと機械学習の専門知識を持つAppenは、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えながら、企業や組織が大規模な言語モデルを効果的に活用できるよう支援しています。AIの分野が進化し続ける中で、当社はこのエキサイティングな分野の課題や機会に対処するための新しく革新的なソリューション開発の最前線に立ち続けます。

Appenのソリューション

データ収集・データアノテーション

Appenは、AIデータ業界のグローバルリーダーとして、28年以上にわたり、290以上の言語・方言に対応した高品質なデータを提供してきました。データクリーニング、データセット作成、データ収集、データアノテーションなど、お客様のAIモデル開発に必要な一連のサービスを提供しています。詳しくはこちらをご覧ください。

ファインチューニングとRLHF

100万人以上のクラウドワーカーと経験豊富な専門チームが、お客様のモデルを最適化するためのファインチューニングと、人間とAIのフィードバックによる学習（RLHF）を支援します。バイアスを最小限に抑え、高性能なモデル開発を実現します。

大規模言語モデル開発プラットフォーム

Appenが独自に開発した大規模言語モデル開発プラットフォームは、大規模言語モデルの開発プロセスを効率化します。トレーニング、ファインチューニングだけでなく、開発に必要な様々なツールを提供し、迅速なモデル開発をサポートします。

データ収集やデータアノテーションに関するご相談は、こちらよりお気軽にお問い合わせください。