AIの幻覚とは、特にOpenAIのGPT-3.5のような大規模な言語モデルが、論理的で一貫性のある言語を使用しているにもかかわらず、無意味、不正確、または完全に捏造された出力を生成する事例を指します。[1]
これらの幻覚は、出力が権威あるものに見え、説得力があるため、その不正確さを見分けるのが難しく、AIの分野において重大な課題を提示します。[2][3]
AIの幻覚の問題は、AI生成コンテンツの信頼性と信頼性を確保するための改善された方法論の必要性を強調しています。データの質の低さ、過剰適合、訓練データの制限、およびAIモデルの固有のパターン認識能力など、いくつかの要因がAIの幻覚に寄与しています。インターネットからの膨大なデータセットで訓練されたモデルは、正確な情報と誤った情報の両方にさらされるため、信じられるが誤った表現を生成することがあります。[1][2]
さらに、これらのモデルはパターン認識に優れていますが、現実に基づかない合理的な形式の出力を生成することもあります。[1]
この現象は、特に医療、金融、および法制度などの重要な応用におけるAIの使用に関して、重要な倫理的および運用上の問題を提起します。AIの幻覚に対処するために、先進的な異常検出アルゴリズム、RARR（Research and Revision）のようなレトロフィット帰属システム、およびmFACTのようなサマリーの幻覚を識別する方法など、さまざまな技術が開発されています。[4]
さらに、科学研究で発表された新しい検出方法は、正確なAI生成回答と不正確な回答を識別する際に顕著な精度向上を目指しています。[5]
これらの努力は、ポストプロセッシングおよび推論方法、デコーディング戦略、マルチモーダル統合、および広範なファインチューニングやドメイン固有のプロンプトなしで幻覚を軽減するためのコンテキストプロンプトエンジニアリングによって補完されます。人間の監視は、AIシステムの倫理的および正確な展開を確保する上で重要な役割を果たします。開発から展開までのAIライフサイクル全体にわたって人間の専門知識を統合することで、倫理的な考慮事項と責任を維持し、AIの幻覚に関連するリスクを軽減できます。[6][7][8]
この協力的なアプローチは、技術的に有能で社会的に有益なAI技術を開発するために不可欠であり、AI生成コンテンツの信頼性と信頼性を促進し、AIの幻覚がもたらす基本的な課題に対処します。
AIの幻覚は、AIシステムが無意味、事実誤認、または完全に捏造された出力を生成する事例を指します。これは、一見論理的で一貫性のある言語が提示されているにもかかわらず発生します。この現象は、OpenAIのGPT-3.5などの大規模な言語モデルで最も一般的に観察されます。これらのモデルは権威あるように見えるテキストを生成することができますが、基本的に欠陥や根拠がないことがあります[1]。
AIの幻覚とは、AIモデルが誤った、誤解を招く、または非論理的な情報を生成し、それを事実であるかのように提示する場合を指します。これらの幻覚は、AIが生成する文章の文法や構造が流暢で自信に満ちているように見えるため、見分けるのが難しいことがありますが、実際には不正確な内容を含んでいます[2]。
人工知能の分野では、幻覚や人工幻覚（bullshitting、虚偽の作話、妄想とも呼ばれる）は、AIが生成する応答で、事実として提示される誤ったまたは誤解を招く情報を含むものを指します[3]。
AIの幻覚にはいくつかの要因が寄与しています。これには、トレーニングデータの制限やパターン認識能力が含まれます。AIモデルは、インターネットからの膨大なデータセットで訓練されており、正確な情報と誤ったまたは偏った内容の両方が含まれています。モデルはこれらを本質的に区別するわけではなく、信じられるが誤った文を生成することになります。また、これらのモデルは、訓練されたデータ内のパターンを認識し再現するのが得意です。しかし、このパターンマッチングは、理にかなっているように見えるが現実に基づいていない出力を生成することがあります[1]。
幻覚はAIの世界では一般的な用語になっていますが、同時に議論の的でもあります。これは、モデルが世界に対する何らかの主観的経験を持っていることを示唆しますが、多くのコンピュータ科学者はそうではないと考えています。幻覚は解決可能な奇妙な現象であり、大規模な言語モデルの根本的でおそらく不可避な問題ではないことを示唆しています。AI研究者の間でもこの質問に対する答えには意見の相違があります。最も重要なのは、この用語が不正確であり、さまざまな種類のエラーを説明していることです[5]。
AIの幻覚は、人工知能に対する依存において注意と人間の監視が必要であることを強調し、最先端のシステムでさえも真実の錯覚を引き起こす可能性があることを私たちに思い出させます[1]。
AIの幻覚とは、AIシステムが一見論理的で一貫性のある言語を提示されながらも、意味不明、事実誤認、または完全に作り話の出力を生成する場合を指します。この現象は、OpenAIのGPT-3.5などの大規模な言語モデルで最もよく観察され、権威あるように見えるが根本的に誤っているか無根拠のテキストを生成することがあります[1]。