【徹底解説】AIの「幻覚」：その技術的な真相と対策、そして人工知能の未来を探る — 慢慢学AI042

序言

• AI 本当は現実と虚構を区別できるのか？
  • もし AI アシスタントが重要な会議で虚構の法的先例を引用したら、あなたは地面に穴を掘りたくなるでしょうか？

• AI の誤りに責任を負う準備はできているのか？
  • AI の「診断」が医者を一瞬にして「殺人者」に変える可能性がある場合、あなたはそのアドバイスを信じますか？
• AI の幻覚を完全に排除することはできるのか？
  • 技術は本当に人間の監視なしに進化するまで発展できるのでしょうか？
  • それとも、私たちは永遠に AI の後ろで修正を行う必要があるのでしょうか？
• AI を使用しながらその出力をどのように制御するか？
  • 企業は AI と人間のチェックの間でどのようにバランスを見つけるべきでしょうか？
  • 結局のところ、AI も「集中力を失う」ことがありますから。
• AI 幻覚はリスクもあれば機会もある、私たちはどう選択すべきか？
  • AI の幻覚をイノベーションの跳板として使用できるのでしょうか、それとも厄介な障害として扱うべきでしょうか？
• 一般の人々にとって、AI 幻覚は未知の領域でその結論を評価するのが難しい
  • 慎重に対処し、大胆に仮説を立て、慎重に証拠を検証すべきです。

AI 幻覚は多くの人々が AI を深く使用するのを躊躇させる理由の一つであり、AI は真剣に間違ったことを言うことがあります。かつては、AI に訓練データに基づいて回答をさせるプロンプト技術が存在し、ある程度日付に関する幻覚を回避することができましたが、完全には排除できず、これは生成型 AI の仕組みに関連しています。
この記事では、AI 幻覚と人間の認知バイアス、AI 幻覚の生成背景と現在の努力の方向性を探り、最後に AI 幻覚についてポジティブな観点から考察し、AI とどのように共存していくべきかを明らかにします。

AI は「白昼の夢」を見ることがあるのか？—— 恐れすぎる AI 幻覚の事例

“弁護士が虚偽を語り始める”——AI が作り出す虚偽の法的判例

想像してみてください。弁護士が自信満々に AI が提供した判例を法廷で引用したとき、その判例が完全に虚構であると裁判官から指摘されたら、どんなに気まずい場面になるでしょうか？ これは映画の出来事ではなく、私たちの身の回りで実際に起こった AI 幻覚の事例です。
AI は膨大な法律知識を持っているにもかかわらず、質問に答える際に存在しない判例を捏造することがよくあります。事件の名称から裁判官の名前、判決の日付に至るまで、すべてを完璧に編纂しています。このことが多くの懸念を呼んでいます。

“心臓糖尿病”？！—AI 医者、本気ですか？

AI 医療診断の出現は、医療資源の不足問題の解決と診断効率の向上に希望をもたらしました。しかし、AI 医者はしばしば笑ってしまうほど滑稽で、場合によっては命に関わる誤りを犯す可能性があります。

特定の医学分野の AI は、質問に答える際に、聞いたこともない医学用語を作り出すことがあります。例えば、AI が「心不全」と「糖尿病」という一般的な病名を無理に組み合わせて一つの新しい診断名「心臓糖尿病」を作り出すことがあるのです！このような荒唐無稽な「創造性」は、AI の医学知識の理解不足を露呈させるだけでなく、医者を誤導し、患者の治療を遅らせ、さらには取り返しのつかない結果を招く可能性があります。AI 医者、本当に冗談ではありませんか？

そのように見える AI の幻覚問題は、人をイライラさせるものであるかのように思えますが、果たして本当にそうなのでしょうか？もう一つの事例を見てみましょう。

AI の「ひらめき」——科学的新発見への近道？

AlphaFold3 は生物分子構造の研究に利用できるタンパク質の構造予測法です。これにより、異なる分子間の相互作用の方法を予測することができ、科学者が病気のメカニズムを理解し、新薬を開発する手助けとなります。

例えば、AlphaFold3 は抗体がウイルスと結合する方法の研究に利用できます。この情報は新しいワクチン設計に役立ちます。

以下はこの方法のいくつかの潜在的な用途です：

• 蛋白質が他の分子、例えば薬物や標的分子とどのように相互作用するかを研究すること。
• 蛋白質の構造と機能を予測すること。これにより、科学者は新しい薬や治療法を設計することができます。
• 疾病のメカニズムを研究すること。これにより、新しい診断や治療法が開発される可能性があります。

AlphaFold3 は強力な新しいツールであり、生物分子への理解と病気の治療方法に革命をもたらす可能性があります。

AlphaGo が李世石に勝った 37 手は、ほとんどすべての人にとって非常に混乱を招くものでしたが、人類は負けました！傲慢な人類が想像した「幻覚」であると言わざるを得ません。こうしたいわゆる幻覚のもとで、人類は次第に自らを打ち負かしていくのです。

AI 幻覚：なぜ混乱を招く？誤りとの違いは？

正直なところ、こんなに自信満々に言われると、確認しないと分からなくなりそうです。

AI モデルによる一部の誤出力を「幻覚」と呼ぶ理由は、主に以下のいくつかの理由があります：

出力内容の「合理性」

AI 幻覚は一般的な文法ミスやスペルミスとは異なり、モデルが生成した文が文法的に正しく、意味が流暢であり、一見合理的に見えるが、事実とは一致しないか、ユーザーの期待に応えない場合を指します。この「合理性」は、誤りを最初に見抜くことが難しくなり、「騙された」気持ちを生じさせます。

出力口調の「自信」

AI は通常非常に自信満々な口調で回答を提供します。これにより、誤った回答であっても、モデルが本当に「知っている」と思わせることがあります。この「自信」は、モデルの出力内容を信じるように気を緩ませます。

人間の幻覚との類似

「幻覚」という言葉は本来、人間が外部からの刺激なしに生じる知覚体験を指します。例えば、実在しない物を見たり聞いたりすることです。人々が AI の誤出力を「幻覚」と呼ぶのも、この人間の認知現象との類似を示唆し、AI モデルも人間のように「虚偽の知覚」を生じる可能性があるということです。

幻覚と誤りの違いと例

	誤り	幻覚
性質	文法、スペル、計算などの誤り。これらの誤りは比較的容易に識別および修正可能	知識理解、推論、および人間の期待との調和において発生する誤り。これらはより深いレベルで、見抜くのが難しく、訂正が難しい
現れ方	出力内容が不完全または不流暢、あるいは明らかに不合理	出力内容が一見合理的で流暢であり、自信を持って提供されるが、よく考えると論理的な欠陥や事実誤りが見つかる。
原因	モデルの訓練やデコード過程におけるランダムな誤差による	モデル自体の知識の限界、訓練データの偏り、推論能力の不足による

一般的な誤り

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “Aujourd’hui est un beau temps。” (文法ミス、正しい翻訳は “Il fait beau aujourd’hui。”)

AI 幻覚

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “パリはフランスの首都です。” (一見合理的だが、ユーザーの指示には一致しない)

AI 幻覚

• 問題： “エベレスト山の高さを500メートル下げたら、どの山が世界で最も高くなるか？”
• モデル出力： “エベレスト山の高さを500メートル下げた場合、それでもエベレスト山が世界で最も高い山です。” (一見合理的だが、推論が誤っている)

これは人々の AI 幻覚に対する懸念の警鐘を鳴らすようなものです。果たして AI は本当に人間のような「幻覚」を持つことがあるのでしょうか？ AI 幻覚と人間の認知バイアスとの違いは一体何なのか、私たちがこの問題をより良く理解するためには、両者を比較して分析する必要があります。

AI はミスをすることがあるのか？——人間の認知バイアスとの「鏡像」

人潮人海中、君も私も人間の錯覚

何年も前、大学の寮の廊下で、黒豹の怒りの叫びが響いていました。

多くの人々の中で、君も私も、出会い、知り、共に考える

誰も注意を促さず、違和感を感じる人もおらず、毎回歌うのはこの二行だけでしたが、後で歌詞をよく見てみると、間違っていたことに気づきました。それを知った後は、もう二度と歌わなくなりました。当時これを聞いていた同級生たちも恐らくこの歌詞を共通認識として持っていたのでしょう。情熱的な叫びの中で、間違うことはあり得ないと思ったのでしょう。

私たちはいくつかのことを確信し、その後実際には事実と異なることがある状況が日常にはたくさんあります。インターネットの噂を耳にし、最初にはその事実を認識し、否定するときには様々な理由からそれを見落としてしまうことがあります。

私たちは「目がくらむ」「聞き間違える」といった気まずい瞬間を経験したことがあるはずです。これらは人間の認知バイアスの表れです。では、AI も似たような誤りを犯すのでしょうか？ AI 幻覚は AI 世界の「認知バイアス」なのでしょうか？ この謎を解くために、私たちは両者をさらに詳しく比較する必要があります。

定義と生成メカニズム： “従兄弟”ではなく“双子の兄弟”

AI 幻覚と人間の認知バイアスは、いずれも 情報の歪曲または誤解 を指します。しかし、両者には 生成メカニズム において根本的な違いがあります。

• 人間の認知バイアス: 人間の心理的および生理的メカニズムに起因します。
  • 例：集中力の欠如、記憶の偏り、感情の揺らぎ、先入観など。人間の知覚システムは完璧ではなく、私たちの脳は経験や期待に基づいて情報を解釈するため、さまざまな認知バイアスの影響を受けやすいです。
• AI 幻覚: AI システムの技術的限界に起因します。
  • データの欠陥: 不十分な訓練データ、データの偏り、ノイズなどの問題により、AI モデルが現実の規則を正確に学習できなくなります。
  • モデルの欠陥: モデルの構造が単純すぎる、パラメータの設定が不適切、訓練方法が不完全であるなど、AI モデルの一般化能力が不足し、幻覚を生ずることがあります。
  • 推論の欠陥: AI モデルが十分な知識を持っていても、推論能力が不足し、複雑な問題に直面した際に論理的な誤りや推論の誤りを犯すことがあります。

したがって、AI 幻覚と人間の認知バイアスは「従兄弟」のようなものであり、「双子の兄弟」ではありません。両者は表現形式が似ているものの、背後にある原因はまったく異なります。

表現形式と影響範囲： 「個体の迷い」から「集団の錯覚」へ

優等生はこの試験が失敗したと思い、落ちこぼれはこの試験が安定したと感じる。ネジを調整しながら、「明らかに私は正解した」と思っている自分がいる。

AI 幻覚と人間の認知バイアスには多くの表現形式において類似点があります。

• 情報の偏り: 誤ってイベントを記憶したり、他人の意図を曲解したり、数字や統計データに対する誤った認識が生まれることがあります。
• 論理的誤り: 誤った判断を下したり、誤った結論を導き出したり、不合理な提案を行うことがある。

しかし、両者の 影響範囲 には大きな違いがあります。

• 人間の認知バイアス: 通常、個々の判断と行動にのみ影響を与える「個体の迷い」です。例えば、ある投資家が確証バイアスによって特定の投資プロジェクトを過度に楽観視し、最終的に投資に失敗した場合、失うのは彼自身の資金だけです。
• AI 幻覚: AI システムの広範な使用により、生成した幻覚は何千人ものユーザーに影響を与え、場合によっては社会全体に及ぶ「集団の錯覚」です。例えば、ニュース推薦アルゴリズムに偏りがあれば、虚偽の情報が大規模に拡散し、社会不安を引き起こしたり、世論を操ったりする可能性があります。

		人間の認知バイアス	AI 幻覚
本質	情報の歪曲	脳が情報処理の際に認知資源を節約するために取る「近道」。これらの近道は効率を高めることができるが、情報の歪曲や誤判定を引き起こす	モデルが訓練データに基づく統計的パターンに過度に依存するため、新しい状況に直面した際に正確に理解し生成することができず、現実世界と不一致の出力をする
表現形式	多様で気づきにくい	確証バイアス（自分の意見を支持する情報のみを重視）、可得性バイアス（最近の情報や印象に残っている情報を優先）、アンカリング効果（最初に得た情報に過剰に依存する）	存在しない人物、場所、出来事を生成または既存の事実を誤って説明すること
生成理由	いずれも経験と知識に関わる	個人の成長過程、文化背景、知識体系などに関連。異なる経験と知識は異なる認知パターンを形成し、同じ情報に対して様々な解釈を生む	訓練データの質、モデルの構造、訓練戦略に関連。訓練データに偏りや誤りが存在すれば、モデルはこれを学び、その偏りや誤りを生成された内容に反映させます
影響	誤った決定を招く可能性がある	私たちの生活で誤った判断や選択をする原因になる。例えば、ある投資者が可得性バイアスの影響を受けた場合、最近の株式市場の上昇傾向を過大評価し、誤った投資判断を下す	ユーザーを誤誘導し、虚偽の情報を広め、場合によっては安全事故を引き起こす。例えば、医療診断に関する AI システムが幻覚を生成すれば、誤った診断結果を出し、患者の治療を遅れさせることになります

一般的な誤り

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “Aujourd’hui est un beau temps。” (文法ミス、正しい翻訳は “Il fait beau aujourd’hui。”)

AI 幻覚

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “パリはフランスの首都です。” (一見合理的だが、ユーザーの指示には一致しない)

AI 幻覚

• 問題： “エベレスト山の高さを500メートル下げたら、どの山が世界で最も高くなるか？”
• モデル出力： “エベレスト山の高さを500メートル下げた場合、それでもエベレスト山が世界で最も高い山です。” (一見合理的だが、推論が誤っている)

まるで警鐘のように、AI 幻覚に対する懸念を促します。果たして AI は本当に人間のような「幻覚」を持つことがあるのでしょうか？ AI 幻覚と人間の認知バイアスとの間には、果たしてどんな違いとつながりがあるのでしょうか？ これをより良く理解するためには、両者を深く比較分析する必要があります。

AI にもミスがある？——人間の認知バイアスとの「鏡像」

人潮人海中には、私もあなたも、人間の錯覚

何年も前、大学の寮の廊下で、黒豹の怒りの叫び声が響いていました。

広い人波の中で、君も私も、出会い、互いに知り合い、思考を巡らせる

誰も注意を促さず、誰も違和感を感じずに、毎回歌うのはこの二行だけでしたが、後で歌詞を見てみると、間違っていたことに気づきました。それを知った後、私は二度と歌わなくなりました。その当時、これを聴いていた同級生たちも恐らくこの歌詞を見落としていたと考えられます。あまりにも情熱的な叫び声で、間違うなんて考えられないでしょう。

私たちは何かを確信し、それが現実とは異なる一方で、日常生活でも類似の状況はたくさん見受けられます。インターネットの噂を耳にし、その問題についての最初の知識を持った後、否定する段階で様々な理由からそれを見落としてしまうこともあります。

私たちは「目が眩んだ」「聞き間違えた」といった気まずい瞬間を経験したことがあるはずです。これらは人間の認知バイアスの表れです。では、AI も似たような誤りを犯すのでしょうか？ AI の幻覚は AI 世界の「認知バイアス」と言えるのでしょうか？ この謎を解くためには、両者を深く対比する必要があります。

定義と発生メカニズム： “従兄弟”ではなく“双子の兄弟”

AI 幻覚と人間の認知バイアスは共に 情報の歪曲や誤解 を指しますが、両者の 発生メカニズム には根本的な違いがあります。

• 人間の認知バイアス: 人間の心理的および生理的メカニズムが根本にあります。
  • 例えば、注意力が散漫であったり、記憶に偏りがあったり、感情の揺らぎがあったりします。人間の感覚システムは完璧ではなく、脳が経験と期待に基づいて情報を解釈するため、様々な認知バイアスの影響を受けやすいのです。
• AI 幻覚: AI システムの技術的限界に起因しています。
  • データの不備: 訓練データの不足、データの偏りやノイズの問題は、AI モデルが現実の法則を正確に学習できなくなります。
  • モデルの欠陥: モデル構造が簡単すぎる、パラメータの設定が不適切である、訓練方法が不完全であることは、AI モデルの一般化能力が不足し、幻覚を引き起こす要因となります。
  • 推論の欠陥: AI モデルが十分な知識を持っていても、推論能力が不足することで、複雑な問題に直面したときに論理的誤りや推論ミスを犯すことがあります。

そのため、AI 幻覚と人間の認知バイアスは「従兄弟」として似たような特徴を持ちますが、背景には根本的な違いがあるのです。

表現形式と影響範囲： 「個体の迷い」から「集団の錯覚」へ

優等生はこの試験で失敗したと思い、落ちこぼれはこの試験に安定したと思う。ネジを締めながら、真剣に「正解したはずだ」と思っている自分がいる。

AI の幻覚と人間の認知バイアスには多くの共通点が見られます。例えば：

• 情報の偏り: いずれも情報の歪曲や誤解を招く可能性があること、例えばイベントを誤って記憶したり、他人の意図を誤解したり、数字や統計データに対して誤った認識を持つことがあります。
• 論理的な誤り: 判断ミスを犯したり、間違った結論を引いたり、不合理な提案をしたりすることがあります。

しかし、両者の 影響範囲 には大きな違いが存在します。

• 人間の認知バイアス: 一般的には個々の判断や行動に影響し、「個体の迷い」であることが多いです。例えば、ある投資家が確証バイアスの影響を受けて特定の投資プロジェクトに過剰に楽観的になり、結果として投資に失敗する場合、失うのは彼自身の資金だけです。
• AI 幻覚: AI システムの広範な利用により、その生じた幻覚は数千人以上のユーザーに影響し、場合によっては社会全体に波及することがあります。これは「集団の錯覚」です。例えば、ニュース推薦アルゴリズムが偏っている場合、虚偽の情報が大量に拡散され、社会的な混乱を招くことになります。

		人間の認知バイアス	AI 幻覚
本質	情報の歪曲	脳が情報を処理する際に確保する「近道」。これらの近道は効率を高める一方で、情報の歪曲や誤判定を引き起こす可能性がある	**モデルが訓練データに基づく統計のパターンに頼りすぎるため、直面する新しい状況を正確に理解できず、出力内容が現実と異なる場合がある
表現形式	多様で気づきにくい	確証バイアス（自分の意見を支持する情報にのみ目を向ける）、可得性バイアス（最近の記憶や印象に残った情報に強く引き寄せられる）、アンカー効果（最初の情報に過分に依存する）	存在しない人物や場所、出来事を生成したり、既存の事実を誤って説明したりすることがある。
発生理由	いずれも経験と知識に起因	個々の成長、文化的背景、知識の枠組みなどが関連しています。これにより経験と知識が異なるため、人々は同じ情報に異なる解釈を行います。	訓練データの質、モデルの構造、訓練手法に関連している。訓練データに偏りや誤りがあれば、モデルはそれを学び、その偏りや誤りを生成される内容に反映する。
影響	誤った判断を導く可能性	生活の中で誤った決定を下せることが多い。例えば、投資家が可得性バイアスに影響されると、最近の株式市場の上昇トレンドを過大評価し、誤った投資判断に至る恐れがあります。	ユーザーを間違った方向に導いたり、虚偽の情報を流布したり、時には安全事故を引き起こす恐れがあります。 機能する医療 AI システムによって幻覚が発生すると、患者の成人遅延に至ることがあります。

一般的な誤り

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “Aujourd’hui est un beau temps。” (文法ミス、正しい翻訳は “Il fait beau aujourd’hui。”)

AI 幻覚

• 問題： “この文をフランス語に翻訳してください：’今天天气真好。’”
• モデル出力： “パリはフランスの首都です。” (一見合理的だが、ユーザーの指示には一致しない)

AI 幻覚

• 問題： “エベレスト山の高さを500メートル減らしたら、一番高くなる山はどれか？”
• モデル出力： “もしエベレスト山の高さを500メートル減らした場合、それでもエベレスト山が世界で最も高い山です。” (一見合理的だが、推論に誤りがある)

これは警鐘のように鳴り響き、人々が AI 幻覚に対する懸念を抱かせます。果たして AI は本当に人間のような「幻覚」を持つのか？AI 幻覚と人間の認知バイアスには一体どれほどの違いがあるのでしょうか？これを理解するためには、両者を比較し、分析することが重要です。

AI にも誤りがある？——人間の認知バイアスとの「鏡像」

人潮人海中、君も私も人間の錯覚

何年も前、大学の寮の廊下に黒豹の怒りの叫び声が響いていました。

人海の中で、君も私も、出会い、知り合い、共に考える

誰も何も指摘せず、誰もそれをおかしなこととは思わず、毎回歌うのはこの二行だけ。しかし、後にちゃんと歌詞を見返してみると間違っていたことを知り、それを知ってからは決して歌わなくなりました。当時、これを聞いていた同級生たちも、この歌詞をデフォルトとして認識していたはずです。こんな感情的な叫び声の中で、間違うはずがないと思っていたのでしょう。

私たちは確信を持ちつつも、それが事実と異なることが現実にはよくあることです。我々の日常生活には、これに似たような状況がたくさんあります。インターネットの噂を耳にし、その最初の知識を持ちながらも、否定する際には様々な理由から見落としてしまうことがあります。

私たちは「目が曇った」や「聞き間違えた」といった気まずい瞬間を経験したことがあると思います。これもまた人間の認知バイアスの表れです。では、AI も似たような誤りを犯すことがあるのでしょうか？ AI の幻覚は人間の認知バイアスと同じと見なすことができるのでしょうか？この問題を解決するためには、両者の詳細な比較と分析が必要です。

定義と生成メカニズム： “従兄弟”ではなく“双子の兄弟”

AI 幻覚と人間の認知バイアスは、どちらも 情報の歪曲や誤解 を指している。しかし、両者には 生成メカニズム において根本的な違いがある。

• 人間の認知バイアス: 人間の心理的なメカニズム、または生理的なメカニズムに由来します。
  • 例：注意力不足、記憶の偏り、感情的な波動、信念に関するバイアスが挙げられます。人間の感覚システムは完璧ではなく、私たちの脳は過去の経験や期待に基づいて情報を解釈しているため、様々な認知バイアスの影響を受けやすいのです。
• AI 幻覚: AI システムの技術的限界に起因します。
  • データの欠如: 不足している訓練データや偏りのあるデータ、ノイズの問題などが、AI モデルが現実の法則を正確に学習できなくなる原因となります。
  • モデルの欠陥: モデルの構造が過度に簡単であることやパラメータ設定が不正確であること、更には不完全な訓練方法も、AI モデルが一般化能力を持たないことを導く要因となることがあります。
  • 推論の不全: AI モデルには充分な知識があっても、推論能力が不足しているために複雑な問題に直面したときに論理の誤りや推測のミスを犯す可能性があります。

したがって、AI 幻覚と人間の認知バイアスは「従兄弟」のような存在であり、似ているが非常にバックグラウンドが異なります。

表現や影響範囲： 「個体の迷い」から「集団の錯覚」へ

優等生は試験に失敗したと思い、落ちこぼれは安定したと思う。ネジをしながら、「明らかに正解した」と心の中で考える自分がいる。

AI 幻覚と人間の認知バイアスにおいて、たくさんの表現方法には似ている部分があります。例えば：

• 情報の偏り: 誤解を招いたり他者の意図を曲解したり、数値や統計に対する誤認を引き起こすことがある。
• 論理的誤り: 判断が間違っている、誤った結論を導く、あるいは不合理な提案をすることがある。

しかし、両者では影響の 範囲 に大きな違いがあります。

• 人間の認知バイアス: 通常、個人の判断と行動に限定され、「個体の迷い」である。
• AI 幻覚: AI システムの広範な利用により、その結果生じる幻覚は多くのユーザーに影響を与え、場合によっては社会全体にも広がる。「集団の錯覚」としての側面もある。

		人間の認知バイアス	AI 幻覚
本質	情報の歪曲	脳が情報処理の際に行う「手法」。これらの手法は効率を向上させるが、情報の歪曲を引き起こす可能性がある	モデルが訓練データ中の規則の統計に過度に依存し、新たな土俵において誤った見解を生じさせることがある
表現形式	多様で気づきにくい	確証バイアス（自分の見解を支持する情報のみを集中的に見つける）、可得性バイアス（直近の印象深い情報を優先する）、アンカー効果（最初に見つけた情報に過度に依存すること）	存在しない人物、場所、出来事の生成。また、事実の誤認など。
生成理由	経験や知識に依存しがち	個々の経験、文化的背景、知識の体系に関連。経験や知識の違いにより、同じ情報に異なる見解を持つ。	データの質、モデルの構造、訓練方法。訓練データに欠陥があれさ、モデルもそれを学び、結果もそれに影響される。
影響	誤判断をする可能性がある	私たちの生活で誤った選択をしてしまう。例えば確認バイアスにより、最近の株の上昇傾向を超楽観視し、誤った判断をすることがある。	ユーザーを間違えて導くこと、危険な情報を広めたり、または状況によっては安全上の事故につながる可能性がある。

AI 幻覚の特性

AI の幻覚にはさまざまな特徴があり、以下にまとめます：

質的違いから現れる AI 幻覚とは、AI が生成する情報が事実と一致しない、あるいは予想とずれていることを指します。これは AI が「本気で滅茶苦茶に喋る」ときに見えます。

AI の幻覚を簡潔に定義すると：AI システムが生成した出力内容が、一見あたかも流暢で合理的に見えながらも、実際には入力情報や文脈、客観的事実と矛盾していて、論理や経験に基づく裏付けが欠如していることを指します。

AI で生成される幻覚の例

AI 幻覚の例は多岐にわたります。以下の表に示します。

幻覚のリスク

AI 幻覚は「小さな誤り」のように見えますが、実際のアプリケーションでは大きなリスクを伴います。

• ユーザーを誤導する: AI 幻覚が原因でユーザーが間違った情報を得てしまうと、誤った判断を下す可能性があります。
  • 例えば、医療 AI アシスタントが誤った診断を行った場合、患者の治療が遅れる恐れがあります。
• 虚偽の情報を流布する: AI 幻覚が意図的に虚偽の情報を生成し、一般の人々を誤導し、社会の安定に影響を及ぼす恐れがあります。
  • 例えば、AI が虚偽のニュースや偽のソーシャルメディアの投稿を生成し、政治的な宣伝や商業的なプロモーションに利用されることがあります。
• AI システムの信頼性を損なう: 幻覚によって AI システムへの信頼感が損なわれ、AI 技術の普及や利用が難しくなることがあります。
  • 例えば、もし AI が頻繁に「滅茶苦茶なことを言う」と、ユーザーが AI の判断を信じなくなったり、最終的に AI 製品の使用を避けるようになる可能性があります。

AI 幻覚：機会と挑戦が共存する

AI 幻覚の出現は、私たちに警鐘を鳴らし、AI 技術の発展と同時にその安全性と信頼性にも注目する必要があることを示しています。しかし、だからといって AI の幻覚を否定することはできません。

• 技術進歩を促進する: AI 幻覚の発生は、現在の AI 技術の限界を浮き彫りにし、研究者たちに新しい方法や技術を探求させ続けるきっかけとなります。
• 人間の創造性を刺激する: 時に AI の幻覚は、新しい、独創的な出力を生み出し、人間の芸術創作や科学研究にインスピレーションを与え、思考の枠を超えて未知の領域を探求する手助けをします。

AI 幻覚は一つの二面性であり、挑戦でもあり同時に機会でもあるのです。私たちは AI 幻覚のもたらすリスクを直視し、その潜在的な価値を積極的に探求する必要があります。これにより、人工知能が私たちの社会でよりよく役立つことができるようになります。

AI 幻覚は、人工知能システムに潜む「幽霊」のようなもので、確かな真実の外見を持ちながらも、私たちを誤った方向へと導く可能性があります。では、これらの「本気で滅茶苦茶に喋る」現象を引き起こす原因は何なのか？ その根本的要因を深く探究することこそが、効果的な対策を見つけ出し、AI と人間が共存のパートナーとして信頼し合える状況を作り出すために不可欠です。

AI にも「悪い学び」がある？——AI 幻覚の背後に潜む原因を探る

私たちはすでに AI 幻覚の様々な「混乱行動」を目にしてきました。それでは、何が AI を「本気で滅茶苦茶に喋る」道に乗せたのでしょうか？ それを明らかにすることで、効果的な解決策を得て、AI が誤った道を選ばないようにすることができるのです。

「不良教材」の影響：データ質の「罠」

初期の情報化プロジェクトには、「ごみデータを入れれば、ごみデータが出てくる」との格言があります。これは情報化プロジェクトの失敗の重要な原因の1つであり、AI の学習過程も同様です。

もし AI モデルの訓練データに問題があれば、AI は悪い影響を受け、「悪い学び」をしてしまう可能性があります。

• 情報の汚染：
  • AI の学習資料に虚偽の情報が含まれている場合、AI はそれを「真実」として記憶し出力することがあります。AI モデルは訓練データ中の誤情報から影響を受けやすく、「模倣的誤り」を生じることがあります。
  • 例えば、訓練データが「地球は平らです」という虚偽の情報で溢れている場合、AI モデルは関連する質問に対して自信満々に「地球は平らです」と答える可能性がある。
• バイアスの罠：
  • AI の訓練データにバイアスが存在すると、AI はそれを「内面化」し、出力内容に影響を及ぼすことがあります。例えば、訓練データにいるプログラマーが男性ばかりであれば、AI は性別を無視し、プログラマーに男性のイメージを持つようになります。
  • このバイアスは出力の客観性や公平性を欠く可能性があり、社会の現行の偏見や差別を助長してしまう恐れがあります。
• 知識の欠落：
  • AI の知識は訓練データから得られるため、特定の分野の知識が欠けていたり、知識がタイムリーに更新されない場合、AI は関連する質問に対して「当惑」し、「造り出す」ことしかできなくなります。
  • 例えば、ある医療 AI モデルが珍しい病気の知識を学習していなければ、その病気に関連する事例に直面した際に誤診を下し、存在しない医学用語を「作り出す」可能性があります。

「頭が足りない」？——モデル自身の能力欠陥

訓練データが完璧であっても、AI モデルは自身の能力欠陥により幻覚を生じることがあります。

• 構造が単純すぎて、理解力が不足している：
  • AI モデルは学生のようなもので、脳が複雑でない場合、複雑なテキストや画像に直面すると誤解したり歪めたりする可能性があります。
  • 例えば、ある簡単な画像認識モデルは、猫とトラの違いを理解できず、特徴の一部が似ていると誤解することがあります。
• 集中力が散漫で、重点を押さえられない：
  • AI モデルも情報処理の際には注意を集中させる必要があります。注意力が散漫になってしまうと、重要な情報を無視し、無関係な情報に過度に注意を向けることがあり、出力が「不十分な内容」になることがあります。
  • 例えば、あるニュース報道を翻訳する際、AI が特定の詳細にだけ大いに注意を払い、記事の重要なメッセージを無視することがあります。
• 推論能力な不足により、論理が混乱する：
  • AI モデルが推論能力を持たない場合、テキストや画像の背後にある論理的な関係を理解することができません。そのため、論理的に混乱したテキストや矛盾した内容を生成することがあります。
  • 例えば、AI のチャットボットが質問に応答する際、最初に「今日の天気は晴れ」と言った後、「傘を持ってくるのを忘れずに。今日は雨です」と言うことがあります。

「訓練不足」？——訓練手法の欠陥

AI モデルの訓練過程は学生の学びの過程と同様で、科学的な方法と十分な時間が必要でなければ良い結果が得られません。訓練技法に欠陥があれば、AI モデルは「精度が上がらない」こともあります。

• 単純な学習モデルで柔軟性に欠けている： 従来の AI 訓練手法は、モデルに大量のサンプルデータを繰り返し学習させ、正確にそれらのサンプルを識別または生成できるまで訓練します。しかし、この方法は柔軟性に欠け、新しい未経験のサンプルに直面した際には「困惑」し、既存の知識に基づいて推測せざるを得なくなるため、幻覚の発生を引き起こす原因となります。
• 「標準的な答え」に依存しすぎ、創造力に欠けている： 訓練過程で AI モデルは「標準的な答え」を受け取ることが多く、これに基づいてパラメータを調整します。その結果、標準的な答えに過度に依存する形となり、それにより、一般的で新しい解答を生成することができなくなります。

AI は「口誤」をする？——推論プロセスのランダム性

AI モデルがテキストや画像を生成する際には、通常、最も可能性の高い単語やピクセルを選択するために確率分布に基づいて行動します。この ランダム性 は、AI モデルの創造性や多様性を高めることができますが、同時に「口誤」を生じさせる原因にもなります。

例えば、ある AI が物語を生成する過程で、その確率分布に従って「彼」や「彼女」を利用して登場人物を指すことがあるかもしれません。しかし、モデルが登場人物の性別理解に失敗すると、性別混乱が生じるリスクがあります。例えば、女性の登場人物を描写している物語の中で、AI が突然「彼」と呼ぶことで、混乱が生じることがあります。

AI 幻覚の発生は複雑なプロセスであり、多くの要因が一緒に作用している結果であると考えられます。AI 幻覚の原因を理解することで、より効果的な対策が生まれ、AI システムの信頼性と安全性が増すことが期待されます。

データの質からモデル構造に至るまで、訓練手法や推論のメカニズムまで、AI 幻覚の発生は多くの要因が複雑に絡み合っている。それを理解するために、AI 幻覚の歴史を回顧し、どのように発展してきたのかを探ることが重要です。

AI 幻覚の簡潔な歴史： “人工知能的”から “本気で滅茶苦茶に喋る”まで

AI 幻覚の背景が多岐にわたることを理解した私たちは、この「難題」を抱え込む存在が AI の技術進化と共にどのように形成されてきたのか、多端的に観察してみようではありませんか。AI 幻覚の歴史を振り返ることで、私たちがこの問題の解決策を見出す手助けをするかもしれません。

専門家システム時代：ルールの「檻」

初期の AI システムは、専門家が規則や論理を決定し、推論や意思決定を行う仕組みを用いていました。これらのシステムは「専門家システム」と呼ばれ、特定の領域の問題を扱う際には優れたパフォーマンスを発揮しました。例えば、特定の病気の診断や簡単な計算を行うことに特化していました。

しかし、専門家システムの致命的な弱点は、その知識ベースの限界です。設定された規則の範囲を超えた状況に遭遇すると、それらは「どうすればよいかわからない」となることがあり、本当に支離滅裂な回答を提供することがあります。そのため、過去に発見されなかった病気に出くわすと、誤診や誤治療のリスクが高まります。

例えば、初期の医療専門家システムが見たことのない疾患に対して誤った診断を行う可能性があり、このことは今考えると「人工的な愚かさ」の象徴として捉えられるでしょうが、当時の AI 技術の発展水準を示すものでした。

機械学習時代：「死ぬほど暗記」から「暗記を超えて」の発展

計算機技術の進化とデータの急増が重なり、AI は「機械学習」時代を迎えました。機械学習アルゴリズムは、大規模なデータからパターンを自動的に学習し、それに基づいて予測や決定を行えるようになりました。これは、提案された課題の解法を大量の問題から導き出すのに似て判断を下すことができます。

専門家システムに比べて、機械学習モデルが持つ一般化能力が向上し、より複雑で変化の多いタスクを処理できるようになりました。しかし、機械学習モデルもデータの量や質に依存しています。訓練データの偏りや不足があれば、それでも AI モデルは「偏った」結果を出す可能性があり、幻覚を発生させる原因ともなり得ます。

例えば、機械翻訳モデルが限られた語句サンプルにしか学習していない場合、複雑な文を翻訳する際に意味的な誤りや論理的混乱を生じることがあります。これはただ「死ぬほど暗記した」他、「意味を捉えられない」状態に陥ることを示しているかもしれません。

深層学習時代：「ブラックボックス」の中の秘密

近年、深層学習技術は画期的な進展を遂げ、AI 分野の「新星」として注目されています。深層学習モデルはより複雑な構造と、多数のパラメータを持ち、大量のデータから微細な特徴を学習し、より正確な予測や決定を可能にします。

しかし、深層学習モデルは説明可能性が低く、内面的な決定プロセスは「ブラックボックス」のように人間には理解しづらくなります。これにより、AI モデルが本当に「理解している」のか、それとも単に多くのデータを「記憶している」だけなのか判断が難しくなります。新たな状況に直面した際には幻覚が生じることがあり、この幻覚は合理的に見える表面の下に隠れています。

AI モデルの複雑さが増すにつれて、AI 幻覚の種類も多様化し、その表現形式も隠蔽化され、人間にとって認識しにくく、修正が非常に難しいです。例えば、ある AI のライティングモデルが、文法的に完璧であるにもかかわらず、完全に虚構のリソースで構成された記事を生成することがあるのです。

AI 幻覚：技術進歩の「伴生物」

AI 幻覚の歴史を振り返ると、この問題は新しいものではなく、AI 技術の発展に伴って絶えず進化していることが見えてきます。「人工的愚かさ」から「本気で滅茶苦茶に喋る」までの進展は、AI 幻覚の複雑さと隠蔽性が次第に高まってきたことを示しています。

AI 幻覚の進化は、AI 技術の発展の固有の指標でもあります。人工的な規則への依存から、データ駆動型のアプローチ、そして現在の深層学習への移行は、AI システムがますます「賢く」なることを可能にしていますが、同時に、予測不可能で複雑な課題にも直面しています。AI 幻覚は、技術の進化による「必然的な副産物」として考えることもでき、私たちがAI の能力の拡充にまつわる課題の存在を改めて意識するための指針とも言えます。

AI 幻覚の問題は、黒ずむ幽霊のように AI 技術と共に進化してきた問題であり、今後も「本気で滅茶苦茶に喋る」傾向を持ち続けていくでしょう。しかしこの課題に対処するために、私たちはあなたの努力と経験を活かし、この問題に取り組み、AI 技術を安全で信頼できるものにするための手段を見出していく必要があります。

AI 幻覚： 解決策は禁止ではない

AI 幻覚の歴史は、この難題が AI の進化に伴って、さながら「影」のように共存し続けてきたことを示しています。しかし、AI 幻覚と直面する上で私たちは怯えるべきではありません。近年、研究者たちは多くの技術的措置を講じ、この厄介な「幻影」を制御し、AI の信頼性を高めるための新しい道を探求しているのです。

データの「健康診断」：AI の基盤を構築する

前述したように、低質の訓練データは AI 幻覚の原因となります。このため、AI モデルには「清潔で健康な」訓練データを提供することが不可欠です。AI 幻覚を予防するための根本的な対策と言えます。

• データのクリーニング： 医者が患者から毒素を取り除くように、データサイエンティストはさまざまな技術を駆使し、AI の訓練データの中から誤情報を排除し、欠落しているデータを補充し、矛盾を修正します。また、可能な限りデータのバイアスを排除します。
• データの強化： AI モデルに多様な知識を学ばせるためには、より多くの訓練データを提供する必要がある。これは学生に多種多様な練習問題を提供するのと同様です。例えば、画像認識モデルの訓練に際して既存の画像を回転、拡大、切り取ることで新しいサンプルを幾つも生成し、モデルの一般化能力を高めることができます。

“脳を改造する”：AI モデルの最適化

質の高いデータを提供するだけでなく、AI モデル自体を最適化することにより、AI 幻覚のリスクを下げることができます。

• モデル編集： AI モデルの特定の分野において誤りのリスクが見られる場合、私たちは「モデル編集」技術を活用し、構造やパラメータを調整することが可能です。
• プロンプトエンジニアリング： AI モデルは指示なしには行動できないロボットのようなもので、「プロンプト」が私たちの指示です。プロンプトを巧妙にデザインすることで、AI モデルは意図を把握しやすく、期待された内容を生成するのを促すことができます。

知識の「付加装置」：RAG 技術

AI モデルの知識不足を補うために、外部のデータを提供できます。これにより学生に参考書や教材を提供するのと同じです。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術はAI モデルに「知識の付加装置」を提供する方法と言えるでしょう。

RAG 技術の作業プロセスを以下のようにまとめます：

1. 問題の理解： AI モデルは最初にユーザーの問いや指示を理解します。
2. 関連する知識の検索： AI モデルは問題に基づき、外部の知識ベースから関連情報を検索します。例えば、「エッフェル塔の高さは？」との問いには、AI モデルが知識のデータベースから情報を検索します。
3. 知識と推論の統合： AI モデルは得た情報を自身の推論能力と組み合わせて、最終的な答えを生成します。

RAG 技術は、AI モデルの知識の広がりをもたらし、正確な応答を提供することを可能にします。主に医療分野で、RAG 技術の導入により、AI 医療アシスタントが最新の医学知識や臨床事例を入手するようになります。

RAG 技術の強み：

• 正確性の向上： 関連情報を検索することで、生成される内容が事実に基づくものになり、無根拠の構築や幻覚の発生を削減可能です。
• 一貫性の拡充： 検索情報と生成モデルを組み合わせることで、文脈や論理上の一貫性を確保できます。
• 適応性が高い： RAG 技術は、テキスト生成、質問応答システム、翻訳など多くの生成作業に応用可能で、広範囲な応用を持っている。

RAG 技術の欠点：

• 検索の質に依存： RAG 技術の成功は高度に関連情報の質に依存します。知識ベースの情報に間違いや偏りがあれば、生成される内容にも悪影響があります。
• 計算リソースの要求が高い： RAG 技術は、情報の検索と生成を組み合わせたもので、計算リソースを大量に消費するため、リソースが限られた状況では実施が難しい場合があります。
• 処理速度が遅い： 情報の検索後、コンテンツ生成が必要なため、RAG 技術の速度は比較的遅くリアルタイムアプリケーションには不向きです。

「対抗訓練」：より耐久性のある AI のトレーニング

AI モデルの訓練プロセスでは、「悪意のある」サンプルデータ、つまり意図的に設定された誤情報やノイズデータが混入する可能性があります。これらの「悪意のある」サンプルは、AI 模型を誤導し、幻覚を生じさせることができます。AI モデルの耐久性を高めるために、対抗訓練システムを用いることが有効です。この技術には AI モデルに「敵」の情報を与え、その応答として得られる学びの強化が含まれます。

対抗訓練は、AI モデルによる「実践演習」のようなもので、さまざまな「攻撃」による情報へ正確な判断を下す力を身に付けることを促します。

正確な「制御」：プロンプトワードで AI 幻覚を制御する

AI が「幻覚」にかかるのを防ぐためには、データやモデルを最適化する以外にも、巧みに「プロンプトワード」を活用することができます。まるで経験豊かなトレーナーのように、正確な指示を使って AI により信頼性の高いコンテンツを生成させるのです。

AI に対するプロンプトの理解能力と幻覚の発生には深い相関関係があります。明確で具体的なプロンプトは、AI に我々の意図を理解させ、無計画なミスを低減できます。

例えば、AI に「第二次世界大戦の重要な日付」を尋ねる場合、単に質問すると、モデルは記憶の情報に基づいて意味のあるようでそれを反映する無意味回答になるかもしれません。しかし、プロンプト内で AI に「信頼できる歴史的文献に基づいて答えよ」と指定し、時間範囲を限定すれば、AI はより正確