【ITニュース解説】GPT-5のような大規模言語モデルがなぜ幻覚を起こしてしまうのかをOpenAIの研究チームが論文で発表

大規模言語モデル（LLM）は、まるで人間が書いたかのような自然な文章を生成できる画期的な人工知能である。ChatGPTに代表されるこれらのAIは、質問応答、文章作成、要約など多岐にわたるタスクで驚くべき能力を発揮し、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしつつある。しかし、その優れた能力の影には、「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる深刻な問題が存在する。これは、AIが事実に基づかない情報や、もっともらしい嘘を、あたかも真実であるかのように自信満々に述べてしまう現象だ。

この幻覚は、大規模言語モデルが社会に普及する上で避けては通れない課題であり、その信頼性を根本から揺るがしかねない。ChatGPTを開発したOpenAIの研究チームは、この幻覚がなぜ起こるのかについて深く分析した論文を新たに発表した。この研究は、AIの幻覚問題の根源を理解し、将来的にその発生を抑制するための重要な一歩となる。

では、具体的に幻覚とはどのような現象なのだろうか。例えば、AIに特定の歴史上の人物について尋ねた際、存在しないエピソードを語ったり、誤った生没年を提示したりすることがある。あるいは、特定の技術に関する質問に対し、実際には存在しない機能や仕様をもっともらしく説明したり、間違った引用元やデータを示したりするケースも見られる。AIは「知らない」とは言わず、常に何らかの回答を生成しようとするため、この「もっともらしい嘘」を見抜くのは利用者にとって非常に難しい場合がある。特に、専門知識を持たない利用者がAIの回答を鵜呑みにしてしまうと、誤った情報が拡散される原因となり、社会的な混乱やビジネス上の損失につながる可能性もある。

大規模言語モデルが幻覚を起こしてしまう原因は複数あると考えられている。一つ目の大きな要因は、その「学習データ」の性質にある。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータ（ウェブページ、書籍、論文、SNSの投稿など）を学習している。このデータセットには、正確な情報だけでなく、誤った情報、古い情報、偏った意見、あるいは意図的なデマなども含まれている。AIはこれらを区別することなく学習するため、学習データの中に含まれる不正確な情報をそのまま出力したり、あるいは複数の情報の断片を誤って結合してしまったりすることがあるのだ。特に、特定のテーマに関する学習データが不足している場合や、最新の情報がまだ学習データに反映されていない場合、AIはその情報不足を補うために、手持ちのデータから「最ももっともらしい」推測を行い、それが事実と異なる結果につながることがある。

二つ目の要因は、LLMの「予測」という根本的なメカニズムにある。大規模言語モデルは、本質的に次に続く単語を最も「もっともらしい」確率で予測し、文章を生成していく。人間が発言する際に、まず「何を話すか」という真実や意図があり、それから言葉を選ぶのとは異なり、AIは「流暢で自然な文章」を生成することを目的としている。つまり、真実であるかどうかよりも、文法的に正しく、文脈に沿って聞こえるかどうかを優先する傾向がある。この「もっともらしい」予測が、統計的な整合性を追求するあまり、現実世界における事実との乖離を生み出してしまうことがあるのだ。AIが過去のデータから学んだパターンに基づいて「次に来るべき単語」を推測する際、時には実在しない単語の組み合わせや、論理的には破綻しているが表面上は流暢な文章を生み出してしまう。

三つ目の要因として、AIの「文脈理解の限界」も挙げられる。LLMは与えられた入力（プロンプト）やこれまでの会話履歴から文脈を捉えようとするが、非常に長く複雑な文脈や、複数の異なる情報源を総合的に判断する必要がある場合、AIがその全体像を完全に把握しきれないことがある。文脈の一部を誤って解釈したり、重要な情報を無視してしまったりすることで、生成される回答が質問の意図からずれたり、矛盾した内容を含んだりすることがある。

また、LLMは人間のように「知識」を直接的に「記憶」しているわけではないという点も重要である。AIは学習データの中から単語やフレーズの統計的な関係性、つまりパターンを抽出している。このパターン認識に基づいて推論を行うため、学習データに直接存在しない新しい組み合わせや推論が求められる場面で、その推論が現実世界と一致しない「幻覚」的な内容を生み出すことがある。人間は「知らない」という概念を持つが、LLMは常に何らかのパターンを基に「最もらしい」出力を試みるため、知らないことでもあたかも知っているかのように生成してしまう。

OpenAIの研究チームがこれらの原因を深く分析する論文を発表したことは、今後の大規模言語モデル開発において非常に大きな意味を持つ。幻覚の原因を根源的に理解することで、学習データの質を向上させる方法、モデルの内部構造を改善する方法、あるいは生成された情報を事実と照合する検証メカニズムを導入する方法など、具体的な技術的解決策を導き出すことが期待される。例えば、AIが生成した情報を外部の信頼できるデータベースと照合する仕組みや、モデルが不確かな情報を生成した際にそれを明確に表明する機能などが考えられるだろう。

幻覚は、大規模言語モデルが社会のあらゆる領域で信頼されるツールとなるための最大の障壁の一つである。OpenAIの研究は、この課題を克服し、より安全で正確、そして信頼できるAIシステムを構築するための重要な一歩となるだろう。システムエンジニアを目指す皆さんにとっても、AIの能力だけでなく、その限界や課題を深く理解し、それらの解決に貢献する技術や知識を学ぶことは、今後のキャリアにおいてますます重要となるに違いない。AI技術の進化は止まらず、これらの課題を克服することで、さらに強力で有用なAIが誕生する未来が期待される。