AIが自信たっぷりにウソをつく現象のこと
簡単な説明
AI（たとえばChatGPT）は、「次に来る言葉はこれかな？」って、統計的に予測して文章を作っているだけなんです。
でも、正しいかどうかはあまり気にしてないんです。
だから、「もっともらしいウソ」を堂々と話しちゃうことがある。それがハルシネーション！
由来
「ハルシネーション（Hallucination）」は、もともと幻覚という意味の英単語です。AI分野では、ChatGPTなどの生成AIが実際には存在しない情報を、まるで本当のように出力することを「ハルシネーション」と呼びます。
この言葉は、AIが現実と異なることを言っているにもかかわらず、人間には本当のように見えるため、まるで「幻覚を見ている」ようだというところから来ています。
具体的な説明
AI（人工知能）は、過去の大量のデータを学習して、次に来る言葉を予測しています。しかし、必ずしも正しい情報を理解しているわけではないため、もっともらしいけれど間違っている情報を出力することがあります。これが「ハルシネーション」です。
たとえば、「東京タワーの高さは800メートルです」とAIが言ったら、これはハルシネーションです（※正しくは333メートルです）。
自然言語処理（NLP）モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、自己回帰的（auto-regressive）に単語を生成する仕組みで構築されています。これにより、文脈的には自然な文章が生成される一方、外部知識や事実との整合性チェックが行われないため、事実誤認が発生するのです。
この問題は、情報検索機能との統合や、ファクトチェックAPIの導入などで徐々に改善されていますが、完全な解決には至っていません。
MITやGoogle Researchなどでは、AIが出力する文章に対して人間の専門家によるファクトチェックを行い、「どの程度の割合で事実誤認があるか」を検証しています。
- ある調査によると、GPT-3による回答の20%〜30%が何らかの事実誤認（ハルシネーション）を含むとされています。
例文
「このAI、さっき“富士山の標高は5,000メートル”って言ってたけど、それハルシネーションだよね。正しくは3,776メートルだし！」
疑問
Q: なぜAIは自信満々にウソを言うのですか？
A: AIは「次に出すべき単語」を予測するだけで、正しさを判断していないからです。
Q: ハルシネーションを見抜く方法はありますか？
A: 出力された情報を信頼できる情報源（例：公式サイト）で確認することが有効です。
Q: ハルシネーションとフェイクニュースの違いは何ですか？
A: ハルシネーションはAIが無意識に間違えるのに対し、フェイクニュースは人が意図的にウソを広める点が異なります。
理解度を確認する問題
ハルシネーションとは何を指しますか？
A. AIが突然止まる現象
B. AIが現実には存在しない情報をもっともらしく出力すること
C. AIが過去のデータをすべて削除すること
D. AIが学習をやめること
正解：B
関連論文や参考URL
“Measuring and Reducing Hallucination in Large Language Models”（Meta AI, 2023）
概要： 大規模言語モデルがどのようにしてハルシネーションを引き起こすのかを実験的に検証し、事実ベースのフィードバックループによってその発生率を低減させる手法を提案しています。
結果： 事実情報を参照できるシステム（Retrieval-Augmented Generation）を導入することで、ハルシネーション発生率を最大60%削減する効果が確認されました。
“Hallucination in NLP: A Systematic Review and Meta-Analysis”
この論文は、過去5年間の主要研究を100本以上分析し、自然言語処理におけるハルシネーション発生の原因・対策・傾向についてメタ分析を行ったものです。
結果
- 平均ハルシネーション発生率は17.2%（条件により最大で47%）
- 要約や会話生成、翻訳で特に高リスク
- **外部知識の参照（RAG：Retrieval-Augmented Generation）**を使うことで、最大60%削減可能
解釈
生成AIのハルシネーションは特定のタスクや出力形式で多発する傾向があり、特に要約や会話型AIにおいて注意が必要です。RAGやファクトチェックアルゴリズムの導入は、今後の主流対策として重要とされています。
まとめ
- ハルシネーションは「予測型AI」の構造的な弱点であり、学習データに存在しない情報を自然な形で創造してしまうために発生します。
- 「正しさ（fact）」ではなく「らしさ（plausibility）」を重視するAIに対して、ファクトベースの制御や評価指標の見直しが強く求められています。
- 今後の生成AIは、出力の根拠を明示できること（Explainability）と、事実確認の補助機能が必須となるでしょう。
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