【ITニュース解説】What Are AI Hallucinations and Why Do They Happen?

大規模言語モデル（LLM）は、GPTやClaudeに代表されるように、人間とコンピュータの対話形式を大きく変えた。文章の作成、プログラムコードの生成、研究論文の要約、さらには法律や医療分野における推論の補助まで、その能力は多岐にわたる。しかし、これほど流暢な文章を生成できる一方で、依然として解決すべき課題が残されている。それが「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象である。これは、大規模言語モデルが自信を持って応答しているにもかかわらず、その内容が不正確であったり、完全に捏造された情報であったりする傾向を指す。このハルシネーションがなぜ起こるのか、どのような種類があり、いかなる影響を及ぼすのかを理解することは、AIを信頼し、責任を持って利用していく上で極めて重要である。

AIにおけるハルシネーションとは、モデルが出力する文章が文法的には正しいものの、事実としては誤っている状態を指す。これは人間が意図的に嘘をつくのとは異なり、AIが学習したデータの限界や、その統計的な予測という仕組みから生じる副作用である。具体例としては、存在しない学術論文を参考文献として引用したり、もっともらしく見える偽りの歴史的事実を述べたり、信頼できそうな口調で不正確な医療アドバイスを提供したりするケースが挙げられる。ハルシネーションはいくつかの種類に分類できる。一つは、現実世界の事実と矛盾する主張をする「事実のハルシネーション」である。例えば、「万里の長城は宇宙から肉眼で見える」といった、広く信じられているが誤った情報を事実として提示する場合がこれにあたる。二つ目は、ユーザーの質問や文脈を誤解して、的外れな回答を生成する「文脈のハルシネーション」だ。三つ目は、存在しない人名、引用、専門用語などをゼロから作り出してしまう「捏造のハルシネーション」で、研究分野などで特に問題視される。最後は、一見すると論理的に正しいように見えるが、詳細に検証すると破綻している推論を行う「論理のハルシネーション」であり、数学の問題解決などで見られることがある。

ハルシネーションが発生する原因は複数あり、それらが相互に関連している。最も根本的な理由は、大規模言語モデルが事実の正確性を検証するのではなく、文脈上、次に来る可能性が最も高い単語を予測するように訓練されている点にある。モデルの目的は、あくまで自然で一貫性のある文章を生成することであり、真実を語ることではない。また、学習に用いたデータセットに偏りがあったり、情報が古かったり、特定分野のデータが不足していたりすると、モデルはその空白を埋めるために、もっともらしい情報を「創作」してしまうことがある。学習したパターンを過度に適用し、本来とは異なる文脈で不正確な主張を生み出す「過剰な一般化」も原因の一つだ。さらに、ユーザーが曖昧な質問を投げかけると、モデルが意図を正しく解釈できずに誤った推測に基づいて回答を生成することもある。モデルは外部の現実世界を直接認識しているわけではなく、学習したテキスト内のパターンにのみ依存しているため、外部情報と照合する機能がなければ誤りを訂正できない。そして、AIが「わからない」と答えるよりも、自信のある回答を提供するように調整される傾向も、ハルシネーションを助長する一因となっている。

ハルシネーションがもたらす影響は深刻である。ユーザーがAIによって生成された偽情報を事実と誤認し、それを共有することで、誤情報が社会に拡散するリスクがある。学術分野では、学生や研究者が存在しない論文を引用してしまったり、捏造されたデータに基づいて研究を進めてしまったりする危険性がある。法律、医療、金融といった専門的な分野では、AIの誤った情報が重大な判断ミスにつながり、経済的な損失や法的な責任問題、さらには人命に関わる事態を引き起こしかねない。このような問題が頻発すれば、AIシステム全体への信頼が損なわれ、技術の健全な普及が妨げられる可能性もある。

ハルシネーションを完全に排除することは現時点では困難とされているが、そのリスクを軽減するための研究や技術開発が進められている。代表的な手法の一つが「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」である。これは、AIが回答を生成する際に、リアルタイムのデータベースや検索エンジンといった外部の信頼できる情報源にアクセスし、その情報を参照する仕組みだ。これにより、AIの知識を最新の状態に保ち、事実に基づいた回答を生成しやすくなる。その他にも、生成された情報を検証するためのファクトチェック機能を組み込んだり、人間が介在して内容をレビューする体制を整えたりすることも有効である。より高品質で偏りの少ないデータを用いてモデルを再学習させることや、AIが回答に自信がない場合にその不確実性の度合いをユーザーに示す機能も開発されている。しかし、最も重要な対策は、利用者自身の意識にある。AIが生成した情報は、その流暢さや権威ある口調に惑わされることなく、常に批判的な視点で評価し、鵜呑みにしない姿勢が求められる。結局のところ、AIは強力なツールではあるが、最終的な判断と責任は人間が担うべきである。