AIの幻覚の原因と解決策を理解する

AIが時々物事を作り上げてしまうのはなぜだろうと思ったことはありませんか？AIの幻覚とは何か、なぜ起こるのか、そしてこれらのエラーを最小限に抑えるために私たちが使用している革新的な戦略について探ってみましょう。

AIの幻覚に関するお客様からの質問

先日、ある顧客と興味深い会話をしました。彼らは私に「Kafkaiは幻覚を起こすのか？」と尋ねました。最初は、その質問がいかに創造的に聞こえるかを考えて微笑みました。しかし、彼らは真剣でした。AIツールを使用した経験から、AIが時々事実を捏造することがあると学んだのです。AI生成コンテンツを使用するたびに、誤った情報が含まれている可能性があるため、二重チェックが必要だと説明しました。これにより、AIで広く議論されている問題について考えさせられました。それは幻覚です。幻覚とは何か、そしてなぜ起こるのでしょうか？

70s psychedelia theme representing AI hallucination

AIにおける「幻覚」とは何を意味するのか？

AIの世界では、「幻覚」は人間の場合とは異なる意味を持ちます。それは、AIツールが真実でない、意味を成さない、または実際の情報に基づいていない回答やテキストを生成する時に起こります。例えば、架空の動物について楽しい事実をAIに尋ね、AIが完全に間違ったことを自信を持って話してくれると想像してみてください。しかし、それは説得力のある方法で語られます。AIは嘘をついているわけではなく、学んだパターンを使って答えを作り出しているだけであり、その答えが実際には真実でないこともあります。

幻覚はどれほど一般的なのか？

幻覚は珍しくありません。実際、かなり頻繁に発生します。研究によれば、ChatGPTのようなツールは15％から20％の確率で誤った情報を含むことがあります。ある研究者は、幻覚はAIの動作の自然な一部であるとまで言っています。医療アドバイスや法的なテキストなど、特定の分野では幻覚の割合が59％から82％に及ぶこともあります。これは、幻覚が単なる小さなミスではなく、頻繁に発生し、時には真実から非常にかけ離れていることを意味します。AIを真剣なタスクに使用する人にとって、幻覚を理解することは非常に重要です。

この問題を解決するために向けて

良いニュースは、幻覚を減らすために多くの人々が懸命に働いていることです。科学者やエンジニアは、これらのミスがテキストに現れる前にキャッチする方法を開発しています。例えば、AIの意思決定プロセスを分析し、信頼性が低そうな回答にフラグを立てる方法があります。ある手法では、潜在的な幻覚を検出する精度が88％に達しました。また、別のアプローチでは、幻覚をほぼ半分（47.5％）からわずか14.5％に削減しました。

企業もまた、創造的な解決策で介入しています。フランスのスタートアップであるLinkupは、AIをより正確にするための巧妙な方法を使用しています。彼らはAIモデルを信頼できる情報源、例えば本や記事、ライセンスデータと接続し、AIがより良い情報を持っていることを確認します。このアプローチは「リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）」と呼ばれます。AIを信頼できるデータベースにリンクすることで、事実を捏造することを避けることができます。このアイデアは非常に成功し、Linkupはプロジェクトを拡大するために300万ユーロを調達しました、他の企業も同様の道をたどっています。

幻覚を完全に防げるのか？

残念ながら幻覚を完全に排除することができません。しかし、それらが発生する頻度を減らす方法はあります：

高品質のデータを使用する: AIは、推測や事実の捏造を避けるために、より良く、より具体的な情報を必要とします。
より良い質問を書く: AIに明確で詳細な指示を与えることで、正確な回答を提供する可能性が高まります。
人間を関与させる: AIの作業を人が確認することでエラーを見つけることができますが、これは時間とお金がかかります。
生のデータに接続する: RAGのようなツールは、AIに最新の事実情報へのアクセスを提供することで役立ちます。

これらの戦略を用いても、幻覚は時折発生します。それがAIの動作の一部であり、パターンに基づいて推測しているため、その推測が必ずしも正しいとは限りません。

AIと幻覚の未来

現在、AIツールが完璧であることを期待することはできません。しかし、改善を続けることは可能です。AIをより信頼できるものにするためには、より良いデータ、よりスマートな技術、そして慎重な人間によるレビューが必要です。ChatGPTのような汎用AIツールは多くのことに役立ちますが、すべてのトピックについてすべてを知ることはできません。これは、法律、医学、金融などの特定の分野に特化したAIモデルが将来的により重要になる理由です。

では、Kafkaiは幻覚を起こすのか？ 率直に答えると、「はい、します」。なぜかというと、Kafkaiは大規模言語モデル（LLM）を使用しているからです。私たちは複数のLLM、最高のLLM、そして最新の技術を使用していますが、現在世界が持つLLM技術に基づく他のAIツールと同様に、完璧ではありません。これを軽減するために、検索エンジンからの検索結果を使用して記事生成を行うなど、フィルタリングをかけて最終的に幻覚を起こす確率を最低限に抑えられました。

適切な戦略とツールを使用すれば、これを大幅に改善することができます。目標は、決してミスをしないAIを作成することではなく、役立つ提案を提供してお客様がより良く、より早く作業できるようにするツールとしてのAIを作成することです。