幻覚とは、大規模言語モデル（LLM）のような人工知能（AI）システムが、表面上は事実と真実に見えるが、現実には実際の根拠がなく、AIモデルに元々提供されたコンテキストと一致していない場合に発生する可能性のある出来事に関するものです。これらの虚偽の記述は、一見すると読者にとって非常に説得力があるように思えるため、このようなAI幻覚の根本原因についての理解を深めることが重要になります。事実検証が不十分な偽造された主張を生成するAIシステムによってもたらされるリスクに対処するための効果的な緩和戦略と、データラベリングサービスがLLM幻覚の最悪の影響を軽減するのにどのように役立つかを模索することが重要です。
LLM幻覚の原因は何ですか？
LLMが真実の事実や詳細を模倣した虚偽の情報を幻覚に陥れ始めるには、いくつかの重要な要因が考えられます。1 つの要因は、目前のトピックに関する実際の知識や真の意味的理解がないにもかかわらず、モデルの能力が首尾一貫したテキストを生成し続けることができるという純粋な過信です。このモデルは本質的に、もっともらしく聞こえる文章を連続して書き続ける一方で、主張の客観的な正確さを検証することは決してできません。
2つ目の要因は、核となる主張が検証可能な事実と一致しているかどうかを確認することを怠りながら、文から文へと論理的に流れる合理的に聞こえる物語をまとめようとするモデルの執拗な試みです。ここで、モデルは事実の完全性よりもテキストの一貫性に過度に重点を置くようになる。次に、最初のトレーニングプロセスで適用された不十分なテクニックは無視できません。これらのテクニックでは、現実に基づく事実に基づく記述と完全なフィクションを正しく区別することができません。
適切なトレーニングを受けなければ、モデルは実際の事実知識と作り上げられた虚偽を区別するのに苦労します。さらに、事前トレーニングモデルに使用されるデータセットにかなりの偏りがあると、生成プロセスが汚染される可能性もあります。トレーニングデータに潜む歪みや社会的偏見は、モデルによって吸収され、出力に反映されます。
LLM ハルシネーションのタイプ
よく見ると、LLMの幻覚の結果として一般的に見られる誤った情報の異なるカテゴリを特定できます。1つのタイプは、完全に説得力はあるがまったく架空の「虚偽の事実」の生成です。つまり、実際には主張の根拠がないのに、事実に基づく真実として自信を持って提示された陳述です。2つ目のフレーバーは、精巧で外見的に首尾一貫した「幻想的な物語」として現れます。モデルによって最初から最後まで織り上げられた物語は、論理的に流れますが、現実世界の実際の出来事と照合しても事実の妥当性はまったくありません。
時折、時代錯誤が起きることがあります。モデルが、人物、場所、出来事、アイデアを、その要素が現実に存在していた頃のタイムラインと一致しない、正しくない、あるいは不可能な歴史的時代に位置づけるというものです。また、モデルが特定の引用やアイデアを、本物の創始者の功績を認めるのではなく、間違った情報源に帰する「帰属エラー」も頻繁に見られます。これにより、情報が使用できなくなり、場合によってはエンドユーザーにとって危険になります。
LLM 幻覚の技術的説明
幻覚を技術レベルで分析すると、大規模言語モデルの特定のアーキテクチャ上の制限が、次のような誤った情報生成の問題の原因となっていることは明らかです。
ほとんどのモデルは、その記述を事実として検証できる現実世界の知識や根拠のある推論を通じて、生成した主張を検証に結び付けることに根本的に苦労しています。このように常識的な推論が欠如しているため、生成された主張が現実に根拠があるかどうかを確認することはほとんど不可能です。
第二に、論理的には首尾一貫しているがまったく検証されていないテキストコンテンツのモデルによる制作には、本質的な困難があるようです。主として流暢さと一貫性を重視して作られた一般的なモデルアーキテクチャでは、一見すると非常に説得力があるように聞こえる架空のコンテンツが簡単に作成されてしまいます。
もちろん、ほとんどのモデルには、生成されたステートメントがトレーニングデータセットで観察されたパターンと一致するのか、それともモデル自体によって完全に考案された誤った推論と一致するのかを区別するための確固たる識別機能が含まれていません。本質的に、モデルは実際のデータから学んだ相関関係と、自分で作成した偽造データとの区別に苦労することがよくあります。
LLM幻覚に関するリスクと懸念
高度なAIシステムが架空の詳細や完全に虚偽の情報を事実として幻覚させると、無視できない大きなリスクが生じます。
主に、最初に徹底的な検証なしに幻覚コンテンツが公開された場合、危険な誤情報が広まる可能性があります。AIの虚偽の主張は、読者に真実として受け入れられてしまうリスクがあります。
モデルが偏ったトレーニングデータセットから吸収された歪んだ傾向を間接的に模倣する場合、社会的偏見が暗黙的に強化される可能性もあります。これにより、有害なバイアスが修正されるどころか、バイアスが広まる可能性があります。
高度なAIがさまざまなトピックに関する信頼できる知識としてますます信頼されるようになるにつれて、幻覚はシステムの完全性に対する国民の信頼を損ないます。いったん信頼できないと見なされると、信頼を回復することは困難になります。
緩和戦略
AIによる危険な幻覚という差し迫った問題に対応して、研究者は次のような緩和戦略を積極的に模索しています。
トレーニングテクニックの改善は、さまざまなトピックにわたる未検証の主張ではなく、検証可能な事実に基づく記述を生成するようにモデルを教えることに特に重点を置いていました。モデル開発の初期段階から、幻覚を最小限に抑える必要があります。
これにより、幻覚を起こしやすい敏感な被写体周辺の盲点を積極的に特定し、それらの弱点に対する是正処置を行うための熱心な取り組みが行われています。
3つ目は、テキスト生成時に制約を追加して、モデルに事実に関する記述を、幻覚的な事実ではなく、信頼できる参考文献から入手するように強制することです。
最後に、モデルによって生成された事実の検証を行わずに、推測的な内容については明確に否認し、虚偽の情報がある可能性があることをユーザーに警告します。
チェックされていないLLM幻覚の現実世界への影響
LLMで問題のある幻覚を許容することは、システムが現実の世界で展開されるにつれて、理論的にだけでなく実際的にも重大なリスクをもたらします。自信過剰な LLM が未確認の虚偽の主張を広めると、次のような悪影響が及ぶ可能性があります。
- 幻覚による誤報が政治的、社会的、または科学的な議論に影響を及ぼす場合、公の場で議論が行われる。
- 誤った医療情報、金融情報、その他の個人情報が生成または共有された場合、私生活を送ることができます。
- モデルに関する組織的な決定は、誤ったデータによって選択に影響します。
- LLMの幻覚ガイダンスに基づく行為から損害が生じた場合の法的責任。
LLM幻覚に関する一般市民の認識
この問題に対する一般の認識と、協力的なLLMによってもたらされた多大な利益への感謝と、潜在的な幻覚による抑制されない害に対する警戒とのバランスを取ることが重要です。
- LLMが普及するにつれ、一般市民にリスクを認識させる必要があります。
- ただし、責任を持って導入した場合、LLM の多くのメリットが損なわれることはありません。
- 現実的な理解があれば、LLMを開発・導入する担当者の説明責任を高めることができます。
責任あるLLMの使用によるユーザーの信頼の構築
LLMを導入する企業による責任ある情報開示と利用慣行は、適切な公共の信頼を築くのに役立ちます。
- 幻覚コンテンツに対しては、限界を明確に伝え、人間が監視できるようにする。
- エラーの報告と修正のための効率的なワークフローを開発します。
- 選択的な曖昧性解消を活用して、LLMに不確実な記述の検証を促しましょう。
心配ではあるが管理可能な制限
AIシステムによる一見事実に基づくが客観的には誤った情報の生成は、大規模な言語モデルの能力が高まり、広く展開されるにつれて、懸念される限界が生じます。AI研究コミュニティは、より良いトレーニング、制約、責任ある使用、実際のモデル機能に関する開示に根ざした焦点を絞った緩和戦略を通じて、AIの幻覚によってもたらされるリスクを軽減するための前進を続けなければなりません。
これらの強力なシステムが、単にもっともらしく聞こえる偽造された主張よりも、実際の真実の生成に重点を置くようにするには、まだ多くの作業が残っています。人工知能による幻覚の危険なしに一般市民が高度な言語モデルの恩恵を享受できるよう、研究者は引き続き熱心に取り組まなければならない。
Sapienによるデータラベリングによる責任ある人間監視によるLLM幻覚の軽減
人工知能の幻覚に対処するための技術的戦略は引き続き進展していますが、誤った情報が広まる前にそれを捉えるためには、責任ある人間による監視が不可欠です。次のような企業が サピエン 当社のグローバルな人的専門知識とデータラベリング用のAIテクノロジーを組み合わせることで、これを可能にします。
法律、医学、工学などの分野にわたるヒューマンドメインの専門家からなるSapienのネットワークは、LLMが誤解したり、誤った詳細を幻覚させたりする可能性のある複雑なデータの非常に正確な分析を保証します。また、当社のテクノロジープラットフォームは、不確かなLLMのアウトプットを、一般に公開される前にリアルタイムで人間による検証を行う効率的なワークフローを促進します。
このような人間とAIの共生により、消費者や組織は高度な言語モデルの恩恵を受けると同時に、真の対象分野の専門家による検証を通じて潜在的に不正確なアウトプットを防ぐことができます。ハイステークスのLLMアウトプットの品質管理を人間が継続して行う限り、抑制されない幻覚のリスクに積極的に対処しながら、人類を支援するためにAIの進歩を推進し続けることができます。
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