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先日OpenAIが生成AIのハルシネーションに関する論文を発表しました。
私も生成AIを仕事で使う上でハルシネーションには悩まされています。
生成AIは7割の仕事をして、その生成物の判断3割を人間が補うことで形になると私は思っています。
今回、ディープリサーチ機能を使い、生成AIのハルシネーションについて生成AIに聞いてみました。
【生成AIの回答】
生成AIのハルシネーションは、訓練データの偏りと誤った評価インセンティブが原因で、存在しない情報を正確なものと誤認させる現象であり、利用時には誤情報拡散のリスクに十分注意すべきです。
本レポートは、OpenAIが2025年9月に発表した「Why Language Models Hallucinate」に基づき、生成AIのハルシネーションの原因とその影響について、特にデータの偏りに焦点を当てながら、中学生にも理解できる形でたとえ話を交えて解説します。
報告は、ハルシネーションの発生要因として、訓練データに含まれるバイアスや、評価方法の設計上の問題点が挙げられることを示し、生成AIが誤情報を出力するメカニズムを解説します。
また、AI利用時に特に留意すべき点として、誤情報の拡散リスクとそれを防ぐための実践的アプローチ（信頼性の高い情報へのアクセス、プロンプトエンジニアリングによる対策、RAG技術の活用など）についても詳細に論じています。
本レポートは、AI技術の進展とその脆弱性を踏まえた上で、今後の技術利用や対策を検討するための包括的なリソースとして提供されています。
はじめに
生成AIは、近年の革新的技術のひとつとして広く利用が進んでおり、自然言語処理分野におけるその応用は日常生活からビジネスに至るまで数多く存在します。
しかし、生成AIが示す「ハルシネーション」現象、すなわち実際には存在しない情報や誤った情報を、自信を持って提供してしまう現実は大きな課題となっています。
2025年9月にOpenAIが発表した論文「Why Language Models Hallucinate」では、こうした現象の根本原因として、AIモデルが学習する際に利用されたデータの偏りと、その学習・評価プロセスにおける誤ったインセンティブが指摘されています。
本レポートは、この論文に基づいて、生成AIのハルシネーションの仕組みと、それに対する対策、さらには生成AI利用時における誤情報拡散への具体的な注意点について、詳細に解説します。
ハルシネーションのメカニズムとデータの偏り
生成AIがハルシネーションを起こす主な原因は、訓練データに内在するバイアスや偏りです。
言語モデルは、膨大な文章データを学習する過程で確率分布を近似する技術により、ある単語の出現確率や文脈を推測し、結果として「もっともらしい」文章を生成します。
しかし、もしその学習データ自体が特定の情報に偏っていた場合、モデルはその偏った情報を「正しい」として内在化してしまいます。
たとえば、クッキーのレシピだけを大量に学習したモデルが、全体の料理に関する質問に対し、なぜかクッキーの作り方を詳しく説明してしまうような状況が発生するのです。
この現象は、まるである映画の特定のキャラクターばかり知っている友達が、他のキャラクターについて質問されても、自分が知っているものだけを答えてしまうのに似ています。
また、OpenAIの論文は、モデルが「不明な場合には『わからない』と答える」よりも、「とにかく答える」方が評価されやすいという評価システムの問題点を指摘しています。
つまり、評価基準が正答率に偏り、推測で回答することに対して十分なペナルティが与えられていないため、AIは不確実な情報であっても自信を持って出力してしまう傾向が強くなっているのです。
この評価システムが、ハルシネーション現象を助長しているとの指摘は、技術的な問題だけでなく倫理的・実用的な問題にも直結しています。
中学生でもわかるたとえ話による説明
中学生向けに説明するためには、日常生活に例えることが有効です。
たとえば、あなたが友達と図書館に行ったとします。そこで、友達は好きな教科書だけを読んだ場合、他の科目については「なんとなく知ってる」と自信を持って話すかもしれません。
しかし、実際にはその情報は正確でない可能性が高いです。この場合、友達が「知らない」と答えた方が信頼性があったわけですが、彼は自分の知識の偏りに気づかず、間違った情報を提供してしまいます。
生成AIの場合も同じで、偏った学習データに基づいて「なんとなく」答えを出すため、実際には存在しない、あるいは間違った情報を提供してしまうのです。ipsj.or.jp
さらに、たとえ話としてもう一つのストーリーを考えます。
あなたが料理番組を見て、シェフが「秘密のレシピ」を披露していると思い込んだとします。しかし、実際にはその「秘密」とされるレシピは、シェフが実際に調理方法としては使っていない、誤解を招く内容かもしれません。
視聴者はその番組を信じ、家で真似しようとするものの、結果は全くの失敗に終わるかもしれません。
このように、生成AIも自分が出力した情報が正しいと過信し、実際には事実と異なる情報を信じさせるリスクを孕んでいます。これがハルシネーションの特性であり、データの偏りが根本原因です。note.com
ハルシネーションによる誤情報拡散のリスク
生成AIのハルシネーションは、誤情報の拡散という深刻なリスクを伴います。
インターネット上では、AIが生成した文章や映像、音声が容易に拡散され、時には政治的、社会的な議論を巻き起こすこともあります。
たとえば、AIが生成した虚偽の健康情報や誤った経済予測がSNS上で拡散されると、社会的混乱や不安を招く結果となりかねません。
また、企業がAIを利用して顧客への情報提供を行う場合、誤った情報が原因で信頼性を失い、評判に大きな影響を与えることも考えられます。
さらに、教育現場や公共の情報源として生成AIを採用するケースにおいては、誤情報が次世代への知識伝達に悪影響を及ぼすリスクが一層高まります。
文部科学省は、生成AIの利用に際して小中高校向けにガイドラインを改訂し、特に小学生に対する利用には慎重な見極めが必要であるとしています。
このような状況では、生成AI自体が持つ情報の信頼性問題が、社会全体でのデジタルリテラシー向上に対する挑戦となっています。
ハルシネーション対策とRAG技術の活用
OpenAIが提唱する評価方法の見直しは、ハルシネーションの抑止に向けた一つの重要なアプローチです。
これまでの評価システムでは、モデルが不確実な情報よりも、確からしいが間違った情報を出す方が得点的に有利になっていました。
このため、AIの出力に対して「正しい」か「間違っている」かの明確なフィードバックを与え、モデル自身が不安な場合には「分かりません」と返答するインセンティブを与えるような仕組みへの転換が求められています。
また、検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）の技術は、ハルシネーション対策として非常に有効な手段の一つです。
RAGは、生成AIが外部の信頼できる情報源をリアルタイムで参照できる仕組みを提供することで、学習済みのデータに依存しすぎず、最新情報や正確な情報を取り入れることを可能にします。
これにより、AIが「思い込み」による情報を出力するリスクが大幅に低減されます。cat-ai.jp 例えば、企業のカスタマーサポートやECサイトでの問い合わせ対応において、リアルタイムの情報更新を組み込んだRAGシステムが活用されることで、利用者に提供される情報の正確性と信頼性が向上しています。
この技術の導入により、生成AIが直面するハルシネーションの根本的な原因であるデータの偏りを部分的に是正するだけでなく、情報の出力前に複数のソースを照合することで、誤情報の拡散リスクを低減させることが期待されています。
さらに、RAGを活用することで、AIが誤った情報を提供した場合にも、その情報の出所を明示することができ、利用者自身がファクトチェックを行う際の参考資料として活用できるメリットもあります。
評価方法の再設計とその影響
生成AIのハルシネーションの問題を解決するためには、単に技術改良だけではなく、評価方法自体の再設計も欠かせません。
OpenAIの論文では、AIが誤情報を生成する理由の一つとして、現在の評価システムが正答率に過度に依存している点が挙げられています。
具体的には、AIが「分からない」と答える場合よりも、推測して回答する方が評価上有利になるため、結果として事実確認が十分でない状態での「もっともらしい」回答が促進されてしまいます。news.mynavi.jp
この問題に対する一つの解決策は、評価基準に「分からない」という回答に対する正当な評価を導入することです。
これにより、モデルは自信のない回答について、あえて「分かりません」と表明するインセンティブが働き、不確かな情報の出力を回避できるようになります。
たとえば、テストの採点において、正答であれば1ポイント、不正確な回答には厳しいペナルティを与えるシステムを構築することで、AIが無理に回答を生成するリスクを下げることができます。
この評価方法の見直しは、技術の精度向上だけでなく、利用者が生成AIを信頼して使用するための基本的な要件ともなっています。
特に、教育現場や公共情報提供プラットフォームにおいては、ハルシネーション現象が情報の信頼性や透明性を損なうため、改善策の早急な実施が求められています。
誤情報拡散に対する注意点と対策
生成AIを利用する際には、誤情報の拡散リスクに細心の注意を払う必要があります。
まず第一の対策として、AIが出力する情報は必ずファクトチェックを実施することが重要です。
ユーザー自身、またはシステム側で自動的に情報の信頼性を評価する仕組みを導入し、出力内容の裏付けが取れる状態を保証する必要があります。
次に、教育現場や企業での利用に際しては、プロンプトエンジニアリングを用いた明確な指示が求められます。
たとえば、「情報の出典」や「確認済みデータのみ使用する」といった具体的な指示をプロンプトに組み込むことで、モデルが不確実な情報を出力するリスクを低減できます。
また、利用者がAIの回答を完全に鵜呑みにせず、複数の情報源を参照する習慣を促進することも、誤情報の拡散を防ぐ上で非常に有効です。
さらに、RAG技術を活用することにより、生成AIは出力前に最新かつ信頼性の高い情報を検索し、参考にすることが可能となります。
これにより、元々の学習データに依存する偏りが部分的に補正され、誤った結論を導くリスクが大幅に低減されます。
システム全体としては、常に更新されるデータベースへのリンクや、AI自身の自己検証プロセスを取り入れることで、誤情報の拡散防止に努める体制が必要です。
また、企業や自治体が生成AIの利用を進めるにあたっては、利用者教育の強化が不可欠です。
利用者がAIの特性、特に誤情報生成のリスクについて十分に理解し、情報の真偽を判断する力を養うことが、誤情報の拡散を未然に防ぐための長期的な対策となります。
新たな展開と未来への展望
これまでの議論を踏まえると、生成AIのハルシネーション問題は、単なる技術的な欠陥ではなく、評価方式やデータ管理、利用方法全体に関わる広範な課題であることが明らかです。
将来的には、AI技術の進化と共に、自己検証機能や複数の情報源を統合するRAG技術が大いに発展することが期待されます。
しかし、これらの技術進歩がもたらす恩恵と同時に、誤情報の拡散というリスクも依然として存在するため、技術利用者や開発者は慎重かつ責任ある対応が求められます。
将来的なシステム設計においては、ハルシネーション発生の構造的な問題を根本から解決するための、評価方法のさらなる精緻化と、自己学習システムの改善が不可欠です。
例えば、AIが互いの出力をクロスチェックするメカニズムや、外部のファクトチェックサービスと連携するシステムが開発される可能性があります。
これらは、技術的にはまだ初期段階であるものの、今後の展開により大きな改善が見込まれます。
一部の専門家は、将来的に生成AIがより自己改善型の安全機構を備えることで、ハルシネーションが大幅に抑制されると予測していますが、同時に、過信による誤った判断がもたらすリスクも依然として存在するため、人間とAIの協働によるファクトチェックが不可欠となるでしょう。
結論
本レポートでは、OpenAIの2025年9月発表の論文を基に、生成AIのハルシネーションがなぜ発生するのか、その根本原因としてデータの偏りや評価インセンティブの問題があることを明らかにしました。
中学生にも理解できるたとえ話を通じ、実生活での事例や具体的なシナリオを用いながら、この現象のメカニズムを解説しました。
同時に、生成AI利用時における誤情報の拡散リスクや、その対策としてのプロンプトエンジニアリング、RAG技術の活用の重要性についても詳細に議論しました。
結論として、生成AIを安全に利用するためには、技術的な改善だけでなく、利用者教育、評価方法の見直し、そして外部データとの連携を強化する多角的なアプローチが必須となります。
AI技術の進化に伴い、常に最新の情報を反映したシステム設計と、利用者がその情報の正確性を独自に判断するスキルの向上が求められるため、今後も継続的な改善と慎重な運用が欠かせません。
このレポートは、生成AIが示すハルシネーション現象の現状とその対策を総合的に考察するものであり、技術開発者や利用者、教育関係者、政策決定者に対して、情報の正確性と信頼性の確保のための指針を提供することを目的としています。
生成AIのさらなる発展と安全利用のためには、技術だけでなく倫理的・社会的な側面にも十分な配慮が必要であると考えられます。
以上の分析から、生成AIのハルシネーションは、データ偏りと評価システム上の誤ったインセンティブが根本原因であり、誤情報拡散のリスクを伴うため、利用者はその特性を十分に理解し、適切な対策を講じる必要があります。
人が考えるより生成AIに考えてもらい纏めてもらった方が早そうですね。笑
ディープリサーチはやはり凄いです。
ハルシネーションはよく見せたいことを求められた結果なので、ここが改善されるまでは少し時間がかかるのかなと思いました。
皆さまも気軽に気になることはまず生成AIに確認し、その判断を確実に人間がする運用であればいいのかなと思います。
以上、生成AIのハルシネーションについての記事でした。
●生成AIに関する記事はこちら
yumenikon.hatenablog.com
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