7-2幻想生成:ハルシネーション

• ハルシネーション（hallucination）は、生成AIが実在しない情報や事実を生成してしまう現象を指します。これは、AIモデルが学習データに含まれていない情報を推測・補完しようとする際に発生する問題です。
• 例えば、大規模言語モデル（LLM）を用いたチャットボットが、存在しない本や論文を引用したり、架空の歴史的出来事を述べたりすることがあります。画像生成AIでも、現実には存在しない特徴を持つ画像を生成することがあります。
• ハルシネーションの問題点は、AIが生成した情報を人間が真実だと誤認識してしまう可能性があることです。特に、教育や報道、学術研究などの分野では、この問題が深刻な影響を及ぼす可能性があります。

この問題に対処するため、いくつかのアプローチが研究されています：

1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の活用：AIが信頼できる外部情報源を参照しながら回答を生成する方法。
2. AIモデルの学習方法の改善：より正確な情報生成を目指したファインチューニングや学習データの質の向上。
3. 人間によるファクトチェック：AIの出力を人間が検証し、誤情報を排除する。
4. ハルシネーションの問題は、AIの信頼性と実用性に関わる重要な課題であり、今後のAI技術の発展において重点的に取り組むべき分野の一つとなっています。