生成AIの利用が進むにつれ、LLMのハルシネーション（偽情報生成）の問題が顕在化しています。
この記事では、LLMのハルシネーションとは何か、その具体的なリスクと事例、そしてLLMO対策としてハルシネーションのリスクを軽減するための方法、発生時の対応策までを網羅的に解説します。
※LLMO対策に関しては、「LLMOって？LLMO対策の基礎知識と効果的な施策を解説します！」をご覧ください。
LLMのハルシネーションとは何か
LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成するAIのことです。便利な一方で、事実とは異なる内容や存在しない情報を生成してしまうリスクがあります。
これを「ハルシネーション」と呼びます。
つまり、LLMのハルシネーションとは、学習データに含まれていない情報や誤った情報を事実であるかのように生成してしまう現象を意味します。
ハルシネーションの具体例
ハルシネーションは、現実には存在しない人物や出来事、誤った数値や日付などをあたかも真実のように出力することがあります。
例えば、「織田信長が江戸幕府を開いた」といった歴史的事実と異なる内容や「2028年のオリンピックは東京で開催される」といった未来の出来事に関する誤った情報を生成するケースがハルシネーションに該当します。
なぜLLMはハルシネーションを起こすのか
LLMがハルシネーションを起こす原因はいくつか考えられます。
一つは、学習データの偏りです。LLMはインターネット上の膨大なテキストデータから学習しますが、そのデータに偏りがある場合、偏った情報に基づいた出力が行われることでハルシネーションにつながる可能性があります。
また、LLMの学習方法も原因の一つです。LLMは単語やフレーズの出現確率に基づいて文章を生成するため、統計的に出現しやすい組み合わせであっても、事実とは異なる情報が生成されることがあります。
LLMは情報の真偽を理解しているわけではなく、あくまで学習データに基づいて文章を生成しているにすぎないため、ハルシネーションが発生しやすいのです。
さらに、プロンプトの曖昧さも影響します。LLMは与えられたプロンプト（指示）に基づいて文章を生成しますが、プロンプトが曖昧であったり情報が不足したりする場合は不足部分を自ら補完しようとします。
このようなときに、事実とは異なる情報を生成してしまう可能性があります。
| 原因 | 詳細 |
| 学習データの偏り | 学習データに偏りがある場合、偏った情報に基づいた出力が行われる |
| LLMの学習方法 | 単語やフレーズの出現確率に基づいて文章を生成するため、事実とは異なる情報が生成される場合がある |
| プロンプトの曖昧さ | プロンプトが曖昧な場合、LLMは不足部分を自ら補完しようとして、事実とは異なる情報を生成する可能性がある |
LLMのハルシネーションによるリスクと事例
LLMのハルシネーションは、様々なリスクを引き起こすことがあります。そのため、LLMを利用する際には、これらのリスクを理解して適切な対策を講じることが必要があります。
著作権侵害のリスク
LLMが生成した文章やコードが既存の著作物と酷似している場合、著作権侵害となる可能性があります。
特に、学習データに著作物が含まれている場合、生成結果にその影響が現れやすい傾向があります。著作権侵害は法的責任を問われるだけでなく、企業のブランドイメージを損なうことにもつながります。
LLMの出力結果を公開する際には、既存の著作物との類似性をチェックするツールなどを活用して、著作権侵害がないか慎重に確認することでリスクを軽減することができます。
風評被害のリスク
LLMが生成した不正確な情報や誤解を招く表現がインターネット上で拡散されることで、企業や個人に対する風評被害が発生する可能性があります。
一度拡散された情報は完全に削除することが難しいため、風評被害の影響は長期にわたることを考慮する必要があります。特に企業や個人に対する風評被害が発生する可能性が疑われる場合は、LLMの出力結果を公開する前に事実関係を慎重に確認することが重要です。
また、万が一、風評被害が発生した場合に備えて、迅速な対応ができるような体制を構築しておくこともリスク管理の一つです。
情報漏洩のリスク
LLMに機密情報を入力した場合、その情報がLLMの学習データに利用され、意図せず漏洩するリスクがあります。
また、LLMが生成した文章に入力情報の一部が含まれている場合も情報漏洩となる可能性があります。機密情報はLLMに入力しない、LLMの出力結果を公開する前に機密情報が含まれていないか確認するなど、適切な対策を講じる必要があります。
ChatGPTのハルシネーション事例
実在しない人物の経歴を捏造したり、存在しない書籍を引用したりするケースが確認されています。
これらのハルシネーションはユーザーに誤った情報を提供するだけでなく、信頼性を損なうことにもつながります。
Gemini（旧Bard）のハルシネーション事例
Geminiも同様に、ハルシネーションを起こすことが知られています。
例えば、科学的な事実に関する誤った情報を生成したり、歴史的事実を歪曲して表現したりするケースが報告されています。これらのハルシネーションはユーザーの誤解を招くだけでなく、社会全体に悪影響を与える可能性もあります。
このような事例はLLMがまだ発展途上の技術であり、ハルシネーションのリスクが常に存在することを示しているといえます。
LLMを利用する際には、これらのリスクを十分に理解し、適切な対策を講じる必要があります。具体的な対策については、後述する「LLMO対策とハルシネーション発生時の対応策」で詳しく解説します。
LLMO対策でハルシネーションのリスクを軽減する方法
このハルシネーションのリスクを軽減するためには、様々な対策を講じる必要がありますが、大きく分けると「ファクトチェックの徹底」「プロンプトエンジニアリングの活用」「出力結果の批判的思考」の3つのアプローチがあります。
ファクトチェックの徹底
LLMの出力は必ずしも正確とは限りません。そのため、出力された情報は必ずファクトチェックを行う必要があります。重要な意思決定に用いる情報や公に公開する情報については、必ず確認を行うようにしましょう。
信頼できる情報源の活用
ファクトチェックを行う際には、信頼できる情報源を活用することが重要です。
例えば、政府機関や公的機関のWebサイトや信頼性の高い報道機関の記事などは、情報の正確性が高いとされています。アンケート調査や統計、インタビューなどの一次情報にあたることも大切です。
複数のLLMを併用する
GPT-4o、Gemini、Claude3などの異なるLLMを併用し、それぞれの出力結果を比較することでハルシネーションのリスクを軽減することができます。各LLMの特性を理解し、適切に使い分けることもリスクを軽減する方法の一つです。
プロンプトエンジニアリングの活用
プロンプトエンジニアリングとは、LLMに対して効果的な指示を与えるための技術です。適切なプロンプトを作成することでLLMの出力の精度を向上させ、ハルシネーションのリスクを軽減することができます。
明確で具体的な指示を出す
LLMに対しては、明確で具体的な指示を出すことが重要になります。曖昧な表現や抽象的な指示は、ハルシネーションを誘発する可能性があるため、質問の意図を明確に伝え、求める情報を具体的に指定することで、より正確な出力を得ることができます。
ハルシネーションを起こしやすい質問を避ける
LLMは、特定の種類の質問に対してハルシネーションを起こしやすい傾向があります。
例えば、「未来の予測」や「個人的な意見に関する質問」は、ハルシネーションのリスクが高いとされています。なぜなら、未来に起こる事象や誰かの心の中・個人的感情には“正解が存在しない”ため、正確な回答を返すことができないからです。
したがって、このような質問を避けることでハルシネーションのリスクを軽減することができます。 また、事実関係が曖昧な質問や複数の解釈が可能な質問も避けた方がベターです。
出力結果の批判的思考を持つ
LLMが出力した情報は必ずしも正しいとは限りません。そのため、LLMを活用する際はLLMの出力結果を鵜呑みにするのではなく、常に批判的な思考を持つことを心がけると良いでしょう。
・情報の信憑性を疑い、他の情報源と照らし合わせる
・裏付けとなる証拠を探す
ハルシネーションによる誤情報の影響を最小限に抑えるためには、信頼できる情報源から裏付けとなる情報を見つけ、情報の信憑性を確認しましょう。
LLMを利用する際の注意点
LLMは革新的な技術ですが、現段階ではまだ万能ではありません。LLMを効果的かつ安全に利用するためには、その限界を理解し、適切な活用方法を心がける必要があります。
また、LLMを取り巻く状況は常に変化しているので、最新情報に注意を払い、常に適切な対応を心がけることを意識するようにしましょう。
LLMの限界を理解する
LLMは膨大なデータから学習し、人間のような文章を生成することができますが、あくまでも統計的なパターンに基づいて動作しています。そのため、論理的な推論や因果関係の理解は苦手です。
また、学習データに含まれていない情報や最新の情報については、正確な回答を返すことができません。
LLMを補助的なツールとして活用する
LLMは、文章作成、翻訳、要約など、様々なタスクを効率化するための強力なツールです。しかし、LLMだけで全ての作業を完結させるのではなく、人間の判断や専門知識と組み合わせて活用することが重要になります。
LLMを補助的なツールとして捉え、最終的な判断は人間が行うようにすると良いでしょう。
最新情報に注意する
LLM技術は日々進化しており、新しいモデルや機能が次々と登場しています。
また、LLMに関する法規制や倫理的な議論も活発に行われているため、常に最新の情報に注意を払い、LLMの適切な利用方法をアップデートしていく必要があります。
公式ブログや信頼できる情報源をチェックし、常に最新の情報を入手するようにしましょう。
利用規約を遵守する
各LLMには、利用規約が定められています。利用規約をよく読み、遵守することが重要です。
例えば、著作権を侵害するコンテンツの生成や、個人情報の不正利用などは禁止されています。LLMの提供元が公開している利用規約やガイドラインを確認し、適切な範囲内で利用するなど、常に倫理的な側面にも配慮して責任ある行動を心がけましょう。
LLMO対策とハルシネーション発生時の対応策
LLMのハルシネーションは完全に防ぐことは難しいですが、発生時の適切な対応策を講じることで、リスクを最小限に抑えることができます。発生時の対応策と合わせて、日頃からハルシネーションの検知に努めることも大切です。
ハルシネーションの検知方法
LLMの出力にハルシネーションが含まれていないかを確認するために、いくつかの方法があります。
まずは、出力された情報の出所を確認することです。
LLMの中には、情報のソースを示すものもあります。ソースが示されていない場合や示されているソースが信頼できない場合は、ハルシネーションの可能性を疑って調べてみることでリスク回避することができます。
また、複数のLLMで同じプロンプトを実行し、結果を比較するのも有効な手段です。それぞれのLLMが異なる回答を生成した場合、ハルシネーションが発生している可能性があります。
さらに、ファクトチェック・ナビやFact Check Explorerなどのファクトチェックツールを活用して情報の真偽を検証することも大切です。
ハルシネーション発生時の修正方法
ハルシネーションが発生した場合、まずは誤った情報を修正する必要があります。その際、信頼できる情報源を参照し、正確な情報を用いて修正を行います。修正が難しい場合や広範囲にわたる修正が必要な場合は、該当部分を削除することも検討しましょう。
また、プロンプトを修正することで、ハルシネーションの発生を防ぐことができる場合もあります。例えば、より具体的な指示を与えたり、ハルシネーションを起こしやすい質問を避けたりすることで、出力の精度を向上させることが期待できます。
フィードバックの重要性
LLMの改善のためには、ハルシネーションが発生した場合に、その内容を開発元にフィードバックすることで今後のモデル改善に役立てることができます。
また、プロンプトの改善についても開発元にフィードバックを送ることで、より精度の高い出力を得られるようになる可能性があります。LLMは常に進化している技術であるため、ユーザーからのフィードバックは、その発展に大きく貢献します。
これらの対策を講じることで、LLMのハルシネーションによるリスクを軽減し、より安全かつ効果的にLLMを活用することができるようになるでしょう。今後のLLM技術の発展にも注目しつつ、常に最新の情報を取得し、適切な対策を継続していきましょう。
LLMとハルシネーションに関する質問
そもそもLLMとはなんですか？
LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然言語での対話や文章生成ができるAIモデルのことです。ChatGPTやGoogle Geminiなどが代表的です。
LLMが起こす「ハルシネーション」とはどういう現象ですか？
ハルシネーションとは、LLMが存在しない事実や誤った情報を、さも正しいように生成してしまう現象を指します。AIの「幻覚」とも呼ばれ、信憑性の低い回答や架空の情報が出力されることがあります。
なぜLLMはハルシネーションを起こすのですか？
主な原因は、LLMが「意味の理解」ではなく「出現確率」に基づいて文章を生成しているためです。プロンプトの曖昧さや学習データの偏りも誤情報を生成する要因になります。
ハルシネーションが起きた場合、どう対処すればいいですか？
生成された情報を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行いましょう。信頼できる情報源との照合や複数のLLMの併用、プロンプトの見直しなどが対策として有効です。
LLMを安全に使うにはどうすればいいですか？
LLMはあくまで補助ツールとして利用し、常に人間が情報を精査することが重要です。情報発信を行う際には、情報の真偽確認・著作権配慮・倫理的な利用を心がけるようにしましょう。
まとめ
この記事では、LLM、特にChatGPやGeminiといった生成AIがハルシネーションを起こすメカニズムとその対策、そして発生時の対応策について解説しました。
生成AIの活用が進む一方で、ハルシネーション（偽情報生成）というリスクがあることは無視できません。特にWebコンテンツや企業サイトにAIを活用する場合、誤情報の拡散や著作権侵害・ブランド毀損といったリスクは事業の信頼性にも直結します。
本記事でご紹介したように
- ファクトチェックの徹底
- プロンプトの工夫
- 出力結果に対する信憑性を疑う姿勢 など
LLMO視点での対策を日頃から組み込むことが、安全で効果的にAIを活用するための第一歩です。
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