幻覚

記事数:(4)

言語モデル

生成AIの進化:RAGによる新たな可能性

知識獲得型AIとは、近年注目を集めている大規模言語モデル(LLM)の能力をさらに高める技術のことです。大規模言語モデルは、インターネット上に存在する膨大な量の文章データから学習し、文章の作成や翻訳、質問への回答など、様々な作業をこなすことができます。しかし、学習に使われたデータに含まれていない最新のニュースや専門的な知識には対応できないという弱点がありました。 この弱点を克服するために開発されたのが、知識獲得型AIです。知識獲得型AIは、外部の知識源、例えば最新の新聞記事や専門書、データベースなどから、必要な情報を取得し、それを大規模言語モデルへの入力として活用します。これにより、大規模言語モデルは最新のニュースや専門的な知識に基づいた、より正確で信頼できる出力を生成できるようになります。 具体的には、利用者が質問を入力すると、知識獲得型AIはまず関連する文書やデータベースを検索します。そして、検索で見つかった内容を大規模言語モデルに提供することで、質問に対して適切な回答を生成するのです。従来の大規模言語モデルは、学習データに含まれる情報しか扱うことができませんでしたが、知識獲得型AIは外部のデータも活用できるため、より幅広い質問に対応することが可能です。 さらに、回答の根拠となった情報源が明確になるため、回答の信頼性も向上するという利点もあります。例えば、医療に関する質問に対して、医学論文を根拠とした回答が得られれば、利用者はその回答の信頼性を高く評価することができます。このように、知識獲得型AIは大規模言語モデルの能力を飛躍的に向上させ、医療や法律、教育など、様々な分野での活用が期待されています。
言語モデル

AIの幻覚:ハルシネーションとは?

近頃、人工知能(AI)は目覚しい進歩を遂げ、様々な場面で使われるようになりました。文章を創作したり、言葉を翻訳したり、質問に答えたりと、まるで人間のように自然な言葉でやり取りができるようになっています。しかし、それと同時に、AIが事実でないことを真実のように作り上げてしまう問題も出てきています。これは「ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれ、AIがまるで幻覚を見ているかのような状態から名付けられました。 AIは、膨大な量のデータから学習することで言葉を操れるようになります。インターネット上の記事や書籍など、様々な情報を吸収し、それらを元に文章を作り出したり、質問に答えたりします。しかし、学習データに誤りがあったり、偏りがあったりすると、AIは事実とは異なる情報を生成してしまうことがあります。例えば、実在しない歴史上の人物についてあたかも実在するかのように説明したり、科学的に証明されていないことを真実のように述べたりすることがあります。これがハルシネーションです。 ハルシネーションは、AIの信頼性を損なう大きな問題です。AIが生成した情報が真実かどうかを常に確認する必要があり、利用者は常に注意深く情報を選別しなければなりません。また、ハルシネーションによって誤った情報が拡散される危険性もあります。特に、医療や金融など、正確な情報が求められる分野では、ハルシネーションによる影響は深刻です。 現在、ハルシネーションを解消するための様々な取り組みが行われています。学習データの質を高めたり、AIの学習方法を改良したりすることで、ハルシネーションの発生率を減らす努力が続けられています。また、AIが生成した情報がどの程度信頼できるかを判断する技術の開発も進められています。AIがより信頼できる存在となるためには、これらの取り組みをさらに進めていく必要があるでしょう。AI技術の発展と共に、ハルシネーションへの対策も重要な課題となっています。
言語モデル

人工知能の幻覚:ハルシネーションとは

人工知能は、時に驚くほど人間らしい文章を作り出します。まるで想像力豊かに物語を紡ぐ作家のようです。しかし、この能力は時に「作り話」、つまり事実とは異なる内容を作り出すという問題につながります。この現象は「幻覚」とも呼ばれ、人工知能がまるで現実でないものを見ているかのように、存在しない情報や誤った情報を真実であるかのように提示することを指します。 人工知能がこのような作り話をする理由はいくつか考えられます。一つは、学習データに偏りがある場合です。例えば、特定の意見ばかりが書かれた文章を大量に学習すると、人工知能はそれ以外の意見を理解できず、偏った内容の文章を作り出す可能性があります。また、学習データが不足している場合も、人工知能は正しい情報を導き出せず、事実と異なる内容を生成してしまうことがあります。さらに、複雑な質問に対して単純な回答をしようとするあまり、辻褄を合わせるために作り話を始める場合もあります。 この「作り話」の問題は、様々な分野で深刻な影響を与える可能性があります。例えば、医療の現場で人工知能が誤った診断情報を提示すれば、患者の適切な治療が遅れるかもしれません。また、報道機関で人工知能が事実無根の記事を作成すれば、社会に混乱を招き、人々の信頼を損なう可能性もあります。そのため、人工知能が作り話をする原因を解明し、その発生を抑えるための技術開発が急務となっています。人工知能がより信頼できる存在となるためには、この「作り話」の問題への対策が不可欠と言えるでしょう。
言語モデル

生成AIの誤り:ハルシネーション

近ごろ、急速に進化を遂げている文章や絵などを作り出す人工知能は、様々な場所で役立てられています。文章を考えたり、言葉を別の言葉に置き換えたり、質問に答えたりと、その活躍の場は広がるばかりです。しかし、この革新的な技術には「幻覚」と呼ばれる問題点があります。まるで人が現実にはないものを見てしまうように、人工知能が事実とは異なる内容を作り出してしまう現象です。これは「ハルシネーション」とも呼ばれています。 この人工知能の幻覚は、まるで空想の産物のように思えるかもしれません。例えば、実在しない歴史上の人物について詳細な経歴を語ったり、存在しない書籍の一節を引用したりするといった具合です。一見すると、まるで博識な学者のようですが、その内容は全くの嘘であり、現実には存在しない情報です。このような誤った情報の生成は、人工知能を利用する上で大きな問題となります。 なぜ人工知能は、このような幻覚を見てしまうのでしょうか?その原因の一つとして、学習データの偏りが考えられます。人工知能は、大量のデータから学習することで様々な能力を獲得しますが、もし学習データに偏りがあれば、その偏りを反映した結果を出力してしまいます。例えば、特定の政治的な思想に偏ったデータで学習した場合、人工知能は偏った意見を生成する可能性があります。また、学習データに含まれていない情報を求められた場合、人工知能は既存の知識を組み合わせて、もっともらしい嘘を作り上げてしまうことがあります。 この幻覚問題は、人工知能の信頼性を大きく損なう要因となっています。もし人工知能が生成した情報が真実かどうかを常に確認する必要があるならば、その利便性は大きく低下するでしょう。そのため、幻覚問題の解決は、人工知能がより広く社会に受け入れられるために不可欠な課題と言えるでしょう。本稿では、この人工知能の幻覚について詳しく説明し、現状や問題点、そして今後の見通しについて考えていきます。