【ITニュース解説】Why language models hallucinate

言語モデルが時に事実と異なる、あるいはユーザーの意図しない情報を生成する現象は「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる。これは、モデルがあたかも「嘘をついている」かのように見えるため、このように表現されるが、実際にはモデルが意図的に誤った情報を生成しているわけではない。システムエンジニアを目指す上で、この現象がなぜ起こるのか、そしてそれに対処するためにどのような取り組みがされているのかを理解することは非常に重要である。

幻覚とは、モデルがもっともらしく聞こえるけれども、現実には存在しない、または事実に基づかない情報を作り出すことだ。例えば、存在しない本のタイトルや論文を引用したり、間違った日付や人名を提示したりすることがある。これは単なる間違いではなく、あたかも自信を持って誤った情報を断言するように見える点が問題とされる。

この幻覚が発生する主な原因は複数ある。まず一つは、言語モデルが学習する「トレーニングデータ」に起因する問題だ。言語モデルは膨大な量のテキストデータを読み込み、そこから単語や文のパターンを学習する。もしこのトレーニングデータ自体に、不正確な情報や古い情報、あるいは互いに矛盾する情報が含まれていれば、モデルはそれらの誤りや矛盾も学習してしまう。さらに、特定のトピックに関するデータが不足している場合、モデルはその空白を埋めようとして、既存のパターンから推測し、架空の情報を生成してしまうことがある。

二つ目の原因は、モデル自身の「学習と推論の仕組み」にある。言語モデルは、与えられた入力に基づいて、次に最もらしい単語や文が何かを統計的に予測することで文章を生成する。これは、人間が考えるような論理的推論や事実の厳密な記憶とは異なるプロセスだ。モデルは「事実そのもの」を記憶しているわけではなく、学習したデータから単語や概念の間の統計的な関連性を学習しているに過ぎない。そのため、ある文脈では適切だったパターンが、別の文脈では事実とは異なる結果を生み出す可能性がある。最もらしい単語を繋ぎ合わせる過程で、偶然にも事実と異なる情報を紡ぎ出してしまうのだ。また、モデルは複雑な因果関係やニュアンスを完全に理解しているわけではなく、あくまで学習したパターンに沿って出力を生成するため、時に人間には自明な論理的誤りを犯すことがある。

三つ目の原因として、モデルの「創造性」と「情報の組み合わせ」の過程が挙げられる。言語モデルは、既存の情報を再構成したり、異なる概念を組み合わせたりすることで、新しい文章やアイデアを生み出す能力も持っている。この創造性は、詩や物語の生成、ブレインストーミングなどでは非常に有用だが、事実に基づいた情報生成が求められる場面では、モデルが既存のパターンから「創作」してしまい、幻覚として現れることがある。特に、曖昧な指示や情報が少ない状況では、モデルは「空白を埋める」ために、もっともらしいが架空の情報を生成しやすい傾向がある。

これらの幻覚に対処するために、様々なアプローチが試みられている。最も基本的な対策の一つは、トレーニングデータの品質を向上させることだ。不正確な情報を排除し、最新で信頼性の高いデータを厳選して使用することで、モデルが誤った情報を学習するリスクを減らせる。また、異なる情報源間で矛盾がないかをチェックし、データを整理する作業も重要になる。

次に、モデル自身の技術的な改善も進められている。例えば、モデルが外部の検索エンジンや構造化されたデータベースと連携し、生成前にリアルタイムで事実確認を行う「ファクトチェック機構」を組み込む方法がある。これにより、モデルは学習データだけでなく、最新かつ正確な情報源を参照して出力を生成できる。また、人間のフィードバックを活用する学習方法（強化学習）を取り入れ、人間が「正しい」と評価した回答を優先的に生成するようにモデルを調整することも有効だ。これにより、モデルはより人間にとって信頼できる出力を生成するようになる。さらに、モデルが自身の出力に対する「確信度」を示す機能や、不確実な情報についてはその旨を明示する機能の開発も進められており、ユーザーがモデルの出力をより慎重に評価できるようにする工夫が凝らされている。

最後に、言語モデルを利用する私たち人間の役割も非常に大きい。モデルの出力を常に鵜呑みにせず、重要な情報については必ず別の情報源で「ファクトチェック」を行う習慣をつけることが重要だ。また、モデルに明確で具体的な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」の技術も、幻覚の発生を抑制し、より精度の高い出力を引き出す上で有効な手段となる。

幻覚は言語モデルの現在の限界を示す課題の一つだが、その原因は技術的な側面とデータ品質の側面に深く根ざしている。技術の進化と賢明な利用者の増加によって、この課題は徐々に克服され、言語モデルはさらに信頼性の高いツールへと発展していくことだろう。システムエンジニアとして、この現象を理解し、その対策に貢献していくことは、将来のAI開発において不可欠なスキルとなる。