事実確認とAI幻覚 | ビジネスにおける AI #110

公開: 2024-05-06

AI の異常の原因を追跡し、それを回避するための実践的なヒントを提供し、ファクトチェックによって AI の結果の信頼性をどのように確保できるかを説明しました。 読む。

事実確認とAI幻覚 - 目次

AI幻覚とは何ですか？
幻覚の例
幻覚を防ぐにはどうすればよいですか？
事実確認。 AIを活用した結果をどうやって検証するのか？
AI の幻覚から利益を得るにはどうすればよいでしょうか?
事実確認とAI幻覚 - 概要

人工知能の世界では、フィクションと現実の間の境界線があいまいになることがあります。革新的な AI システムはほぼすべての分野で進歩を加速させていますが、AI が不正確または誤った情報を生成する現象である幻覚などの課題も伴います。このテクノロジーの可能性を最大限に活用するには、幻覚を理解し、その事実を確認する必要があります。

AI幻覚とは何ですか？

AI 幻覚は、AI モデルによって生成される誤った、または誤解を招く結果です。この現象は、アルゴリズムが膨大なデータセットまたはトレーニングデータを使用してパターンを認識し、観察されたパターンに従って応答を生成するプロセスである機械学習の中心にそのルーツがあります。

最先端の AI モデルでもエラーがまったくないわけではありません。幻覚の原因の 1 つは、トレーニングデータの不完全性です。データセットが不十分、不完全、または偏っている場合、システムは誤った相関関係やパターンを学習し、誤ったコンテンツの生成につながります。

たとえば、主に白人の写真を使用してトレーニングされた顔認識用の AI モデルを想像してください。このような場合、アルゴリズムはこの点で適切に「訓練」されていないため、他の民族グループの人々を正しく識別することができない可能性があります。

幻覚のもう 1 つの原因は過学習です。これは、アルゴリズムがトレーニングデータセットにあまりにも厳密に適応した場合に発生します。その結果、これまで知られていなかった新しいパターンを一般化して正しく認識する能力が失われます。このようなモデルは、トレーニングデータでは良好に機能しますが、実際の動的な条件では失敗します。

最後に、幻覚は、間違った仮定や不適切なモデルアーキテクチャによって発生する可能性があります。 AI 設計者が間違った前提に基づいてソリューションを作成したり、間違ったアルゴリズム構造を使用したりすると、システムはこれらの間違った前提を実際のデータと「一致」させようとして誤ったコンテンツを生成します。

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

幻覚の例

AI 幻覚の影響は理論の領域をはるかに超えています。私たちはますます、それらの現実の、時には驚くべき現象に遭遇しています。この現象の例をいくつか示します。

2023 年 5 月、ある弁護士は ChatGPT を使用して、裁判所の判決や存在しない判例の架空の引用を含む訴訟を準備しました。これは深刻な結果をもたらしました。弁護士は、ChatGPT が虚偽の情報を生成する能力について何も知らなかったと主張したため、罰金を科されました。
ChatGPT が実際の人々に関する誤った情報を作成することが起こります。 2023年4月、モデルは法学教授による学生への嫌がらせ疑惑に関する記事を捏造した。別の事件では、実際にはそのような行為を暴露した内部告発者であったにもかかわらず、オーストラリアの市長を賄賂を受け取ったとして不当に告発した。

これらは孤立したケースではありません。生成 AI モデルは、たとえば英仏海峡横断の誤った記録を提供するなど、歴史的な「事実」をでっち上げることがよくあります。さらに、同じテーマについて毎回まったく異なる虚偽の情報を作成することもできます。

しかし、AIの幻覚は単なるデータの欠陥の問題ではありません。ジャーナリストのケビン・ルースとの愛を宣言したビングの場合のように、彼らは奇妙で不穏な形を取ることもある。これは、これらの異常の影響が単純な事実誤認を超えている可能性があることを示しています。

最後に、敵対的攻撃として知られる AI システムへの特別な攻撃によって、幻覚が意図的に引き起こされる可能性があります。たとえば、猫の写真を少し変更すると、画像認識システムはそれを次のように解釈しました。 "グアカモーレ。" この種の操作は、自動運転車など、正確な画像認識が重要なシステムでは重大な結果をもたらす可能性があります。

幻覚を防ぐにはどうすればよいですか？

AI の幻覚がもたらす課題の規模にもかかわらず、この現象に対抗する効果的な方法があります。鍵となるのは、以下を組み合わせた包括的なアプローチです。

高品質のトレーニングデータ、
関連するプロンプト、つまり AI 用のコマンド、
AIが活用できる知識や事例を直接提供し、
AI システムを改善するために、人間と AI 自体による継続的な監視。

プロンプト

幻覚と戦うための重要なツールの 1 つは、適切に構造化されたプロンプト、つまり AI モデルに与えられるコマンドや指示です。多くの場合、プロンプト形式を少し変更するだけで、生成される応答の精度と信頼性が大幅に向上します。

この優れた例は、Anthropic の Claude 2.1 です。関連するコマンドを使用しない場合、長いコンテキストを使用した場合の精度は 27% でしたが、プロンプトに「コンテキストから最も関連性の高い文は次のとおりです: 」という文を追加すると、有効性が 98% に向上しました。

このような変更により、モデルは文脈から切り離された孤立した文に基づいて応答を生成するのではなく、テキストの最も関連性の高い部分に焦点を当てるようになりました。これは、AI システムの精度を向上させるには、適切に定式化されたコマンドの重要性を強調しています。

AI に解釈の余地をできるだけ残さない詳細で具体的なプロンプトを作成することも、幻覚のリスクを軽減し、事実確認を容易にするのに役立ちます。プロンプトが明確で具体的であればあるほど、幻覚の可能性は低くなります。

例

効率的なプロンプト以外にも、AI 幻覚のリスクを軽減する方法はたくさんあります。主要な戦略のいくつかを次に示します。

現実世界と起こり得るシナリオを確実に表す、高品質で多様なトレーニングデータを使用します。データが豊富で完全であればあるほど、AI が誤った情報を生成するリスクは低くなります。
データテンプレートを AI 応答のガイドとして使用し、許容可能な形式、範囲、出力構造を定義し、生成されるコンテンツの一貫性と精度を高めます。
データのソースを、信頼できる機関からの信頼できる検証済みの資料のみに制限します。これにより、モデルが不確実なソースまたは誤ったソースから情報を「学習」するリスクが排除されます。

AI システムの実際のパフォーマンスと精度の分析に基づいた継続的なテストと改良により、欠点を継続的に修正し、モデルが間違いから学習できるようになります。

コンテクスト

AI システムが動作するコンテキストを適切に定義することも、幻覚の防止に重要な役割を果たします。モデルが使用される目的、およびモデルの制限と責任は明確に定義される必要があります。

このようなアプローチにより、AI がその中で動作するための明確な枠組みを設定することが可能になり、AI が望ましくない情報を「思いつく」リスクを軽減できます。フィルタリングツールを使用し、許容可能な結果に対する確率のしきい値を設定することにより、追加の保護手段を提供できます。

これらの対策を適用すると、AI がたどる安全なパスを確立することができ、特定のタスクやドメインに対して AI が生成するコンテンツの精度と信頼性が向上します。

出典: 表意文字、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

事実確認。 AIを活用した結果をどうやって検証するのか？

どのような予防策を講じたとしても、残念ながら、AI システムによるある程度の幻覚は避けられません。したがって、得られた結果の信頼性を保証する重要な要素は、ファクトチェック、つまり AI によって生成された事実とデータを検証するプロセスです。

AI の結果の正確性と現実との一貫性をレビューすることは、虚偽の情報の拡散に対する主要な保護手段の 1 つと見なされるべきです。人間による検証は、アルゴリズムだけでは検出できなかった幻覚や不正確さを特定して修正するのに役立ちます。

実際には、ファクトチェックは周期的なプロセスである必要があり、AI が生成したコンテンツに誤りや疑わしい記述がないか定期的に検査されます。これらが特定されたら、AI が生成したステートメント自体を修正するだけでなく、AI モデルのトレーニングデータを更新、補足、または編集して、今後同様の問題が再発しないようにする必要があります。

重要なのは、検証プロセスは単に疑わしい文章を拒否または承認することに限定されるべきではなく、その分野で深い知識を持つ人間の専門家を積極的に関与させる必要があるということです。 AI が生成したステートメントのコンテキスト、関連性、正確性を適切に評価し、修正の可能性を決定できるのは彼らだけです。

したがって、人間によるファクトチェックは、AI コンテンツの信頼性に必要かつ過大評価が難しい「安全策」を提供します。機械学習アルゴリズムが完成するまで、この退屈だが重要なプロセスは、どの業界でも AI ソリューションを扱う上で不可欠な部分であり続ける必要があります。

AI の幻覚から利益を得るにはどうすればよいでしょうか?

AI の幻覚は一般に最小限に抑えるべき望ましくない現象ですが、いくつかのユニークな分野では驚くほど興味深く価値のある応用例が見出されることもあります。幻覚の創造的な可能性を巧みに活用することで、新しい、そしてしばしば全く予想外の視点が得られます。

アートとデザインは、AI の幻覚がまったく新しい創造的な方向性を切り開く可能性がある分野です。超現実的で抽象的なイメージを生成するモデルの傾向を利用することで、アーティストやデザイナーは新しい形式の表現を実験し、アートと現実の間の境界線を曖昧にすることができます。また、以前は人間の認識ではアクセスできなかった、ユニークで夢のような世界を作り出すこともできます。

データの視覚化と分析の分野では、幻覚現象は、複雑な情報セットにおける別の視点や予期せぬ相関関係を発見する機会を提供します。たとえば、予測不可能な相関関係を特定する AI の機能は、金融機関が投資を決定したりリスクを管理したりする方法を改善するのに役立ちます。

最後に、コンピューターゲームや仮想エンターテイメントの世界も、AI の創造的な逸脱から恩恵を受けることができます。これらのソリューションの作成者は、幻覚を利用して、まったく新しい魅力的な仮想世界を生成できます。驚きと予測不能の要素を注入することで、プレイヤーに比類のない没入型の体験を提供できます。

もちろん、AI 幻覚のこの「創造的」側面の使用は慎重に管理され、人間による厳格な監督の対象となる必要があります。そうしないと、事実ではなくフィクションを作成する傾向が危険な状況や社会的に望ましくない状況につながる可能性があります。したがって、鍵となるのは、この現象の利点とリスクを巧みに比較検討し、安全で構造化されたフレームワーク内でのみ責任を持って使用することです。

事実確認とAI幻覚 – 概要

AI システムにおける幻覚現象の出現は、この分野で私たちが目の当たりにしている革命の避けられない副作用です。 AI モデルによって生成される歪みや誤った情報は、AI の計り知れない創造性と膨大な量のデータを同化する能力の裏返しです。

現時点では、AI が生成したコンテンツの正当性を検証する唯一の方法は人間による検証です。幻覚を軽減する方法は、プロンプト手法から Truth Forest のような複雑な方法までいくつかありますが、事実確認の必要性を排除する満足のいく応答精度を提供できるものはまだありません。

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著者: ロバート・ホイットニー
JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。
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