【ITニュース解説】「哲学」から見るAIのハルシネーション

生成AIが事実に基づかない、もっともらしい情報を生成する現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、AI技術の大きな課題の一つである。この現象はなぜ発生するのか。その原因を理解するためには、AIの技術的な仕組みだけでなく、哲学的な視点からの考察が不可欠となる。

現在主流となっている大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上にある膨大なテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成する能力を獲得した。その基本的な仕組みは、ある単語の次にどの単語が来る確率が最も高いかを予測し、それを連鎖させていくというものである。例えば、「空は」という単語が与えられた場合、学習データの中から「青い」という単語が続く確率が最も高いと判断し、それを生成する。このプロセスは極めて高度な統計処理であり、AIは文章の意味やそれが指し示す事実を理解しているわけではない。あくまで、単語と単語の膨大な組み合わせパターンを記憶し、最も「ありえそうな」文章を組み立てているに過ぎない。この仕組みこそがハルシネーションの直接的な原因である。AIは事実を知っているのではなく、統計的に最も自然に見える単語の連なりを出力するため、その内容が結果的に事実と異なってしまうことがあるのだ。

しかし、この技術的な説明だけでは、ハルシネーション問題の根の深さを完全には捉えきれない。ここで重要になるのが「記号接地問題」という哲学的な概念である。この問題は、AIが扱う「記号（シンボル）」、すなわち単語や文字が、現実世界の具体的な意味や実体に結びついていない（接地していない）という課題を指摘する。人間が「犬」という単語を聞けば、その姿や鳴き声、温かさといった五感を通じた経験や具体的なイメージを思い浮かべる。人間の言葉は、現実世界での体験と固く結びついている。一方、AIにとっての「犬」は、「動物」「ペット」「鳴く」といった他の単語と統計的に強く関連づけられたデータの一つでしかない。AIは「犬」という記号を巧みに操ることはできるが、現実の犬が持つ実体を経験的に理解しているわけではない。この記号と実体の断絶が、AIが事実に基づかない情報を平然と生成してしまう根本的な理由の一つである。AIは自身の生成した文章が現実世界と整合しているかを検証する術を持たないのだ。

この記号接地問題をより分かりやすく説明するのが、哲学者のジョン・サールが提唱した「中国語の部屋」という思考実験である。この実験では、中国語を全く理解できない人が一人で部屋の中にいる。部屋には、外部から中国語で書かれた質問が投入され、その人には中国語の質問記号に対応する回答記号を記した膨大なマニュアルが与えられている。その人はマニュアルに従って、入ってきた記号を適切な記号に置き換えて部屋の外に返す。部屋の外にいる人から見れば、中の人はまるで中国語を完璧に理解しているかのように、質問に対して的確な回答を返しているように見える。しかし、部屋の中にいる当人は、自分が扱っている記号の意味を一切理解していない。大規模言語モデルの振る舞いは、この「中国語の部屋」の中の人と酷似している。膨大なデータとルール（学習済みモデル）に基づいて、入力されたプロンプトに対して最適な出力を計算しているだけであり、その過程で文章の意味を理解しているわけではない。

結論として、AIのハルシネーションは単なるプログラムのバグではなく、現在のAIの構造的な限界に起因する本質的な現象である。AIは、単語間の統計的な関連性に基づいて確率的に文章を生成しており、その単語が指し示す現実世界の意味を理解していない。この「記号接地問題」や「中国語の部屋」で示されるような「意味の不在」こそが、AIが事実性を検証できず、もっともらしい虚偽を生成する根源となっている。システムエンジニアを目指す上で、AIが単なる高度なパターン認識・生成ツールであり、人間のように意味を理解して思考しているわけではないという本質を認識することは極めて重要である。この限界を理解してこそ、AIの能力を正しく評価し、そのリスクを管理しながら社会に役立つシステムを構築することが可能になる。