【ITニュース解説】Real-time AI hallucination detection with timeplus: A chess example

AIが生成する情報は、近年私たちの生活や仕事に深く浸透している。しかし、AIが常に正しい情報を出力するとは限らない。時には、事実に基づかない、もっともらしい嘘やでっちあげの情報を生成してしまうことがある。この現象は「AIのハルシネーション」、日本語では「幻覚」と呼ばれる。特に大規模言語モデル（LLM）のような生成AIは、学習データからパターンを学習し、そのパターンに基づいて新しいテキストを生成するため、事実との整合性が失われることがあるのだ。

ハルシネーションはAIシステムの信頼性を著しく損なう。もしAIが医療に関する誤った情報を提供したり、企業の意思決定に影響を与えるような虚偽のデータを出力したりすれば、深刻な問題に発展する可能性がある。AIの利用が広がるにつれて、このハルシネーション問題への対策は、システムを構築し運用する上で極めて重要な課題となっている。

このようなAIの信頼性に関わる問題を解決するための一つのアプローチが、「リアルタイムでのハルシネーション検出」である。これは、AIが情報を生成しているまさにその瞬間に、その情報が正しいかどうかを判断し、もしハルシネーションであればすぐに検知する技術を指す。従来のシステムでは、AIが全てを生成し終えた後で検証を行うことが多かったが、それでは遅すぎる場合がある。リアルタイムでの検出は、問題のある情報を利用者に届く前に発見し、修正したり警告したりすることを可能にするため、AIシステムの安全性と信頼性を飛躍的に向上させる。

このリアルタイム検出を実現する上で注目されているのが、ストリーミングデータベースであるTimeplusの活用だ。ストリーミングデータベースとは、一般的なデータベースが「保存されたデータ」を扱うのに対し、「継続的に流れ込んでくるデータ（ストリームデータ）」をリアルタイムで処理することに特化したデータベースのことである。例えば、センサーからのデータ、株価の変動、Webサイトのクリック履歴など、時間とともに次々と発生するデータを即座に分析・処理するのに適している。

Timeplusは、AIの出力情報をデータストリームとして捉え、このストリームを継続的に監視することで、ハルシネーションのリアルタイム検出を可能にする。具体的な例として、チェスゲームにおけるAIのハルシネーション検出について考えてみよう。

AIがチェスの盤面を見て、現在の状況や次の手についてコメントを生成するシナリオを想定する。例えば、AIが「ポーンがe4に移動しました」と発言したとする。しかし、実際の盤面ではポーンがe4に存在しない、あるいはe4への移動がルール上不可能である、という状況が起こりうる。これがAIのハルシネーションである。AIはもっともらしい言葉を生成するが、それが現実の盤面と一致していないのだ。

Timeplusを用いたリアルタイム検出システムでは、まずAIが生成したコメントをデータストリームとしてTimeplusに取り込む。同時に、現在の正確なチェスの盤面情報や、チェスのルール、過去の棋譜といった「真実の情報」も別のデータストリーム、あるいは参照データとしてTimeplusに供給する。

Timeplusは、AIのコメントストリームと真実の盤面情報ストリームをリアルタイムで結合し、比較分析する。AIが「ポーンがe4に移動しました」と発言した瞬間に、Timeplusは現在の盤面データと照合し、本当にe4にポーンが存在するのか、その移動は可能だったのかを瞬時に判断する。もし、AIの発言が実際の盤面やルールと矛盾していると判明すれば、Timeplusはそのコメントをハルシネーションとして検出し、即座にフラグを立てる。

この検出プロセスにおいて、Timeplusのストリーミングデータベースとしての特性が最大限に活かされる。データが「流れてくる」そばから処理を行うため、AIがコメントを生成し終えるのを待つ必要がない。コメントの一部分が生成された段階で、すでに整合性のチェックを開始することも可能である。これにより、非常に短い遅延でハルシネーションを発見し、利用者に誤った情報が提示されるのを防ぐことができるのだ。

システムエンジニアにとって、このようなリアルタイムでのAI監視技術は、これからのAIシステム開発において避けては通れない知識となる。AIの性能向上だけでなく、その信頼性や安全性をいかに担保するかが、実際のシステムを構築し運用する上での重要な課題だからである。ハルシネーション検出は、AIの出力を常に監視し、その品質を保証するための一つの方法だ。

Timeplusのようなストリーミングデータベースは、AIの出力監視だけでなく、異常検知、不正利用の防止、パーソナライズされた体験の提供など、様々なリアルタイムアプリケーションに応用できる。例えば、AIが生成するコードの潜在的なエラーをリアルタイムでチェックしたり、顧客対応AIの不適切な発言を即座に検知したりといった用途が考えられる。

この技術は、AIの「知性」だけでなく、その「信頼性」を高めるための基盤を提供する。単にAIモデルを開発するだけでなく、そのモデルがどのように動作し、どのような出力を行い、その出力がどれほど信頼できるのかを、常にリアルタイムで監視し、必要に応じて介入できるシステムを構築する能力が、これからのシステムエンジニアには求められる。ハルシネーション検出は、そうした信頼性の高いAIシステムを実現するための重要な一歩と言えるだろう。