「AIのハルシネーションについて」
皆さんは普段、ご自身でAIを使いますか？。
「自分はAIを使わない」「信用しない」という方もいるでしょう。
でも、AIの情報を見聞きしないってことは無理だと思うんです。
この私のブログも使っています。
「ーーー」と「以下はChat GPTの文章です」と言う風に自分が書いた文章と分けていますが、まあ、書き方で分かると思います（ー。ー）。
と、いう訳で、
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以下はChatGPTの文章です。正しい回答とは限りません。
・AIのハルシネーション（AI hallucination）は、AIモデルが誤った情報を生成する現象を指します。具体的には、AIが質問に対して自信を持って誤った事実や非現実的な内容を回答することを意味します。これは、特に大規模な言語モデルで見られることがあります。
ハルシネーションが起こる原因
- データの限界: AIは学習データに基づいて応答を生成しますが、データに誤りや不完全な部分があると、誤った回答が生じる可能性があります。
- 確率的な生成: 言語モデルは、確率に基づいて最も適切な単語やフレーズを選択しますが、このプロセスが誤った情報につながることがあります。
- オーバーフィッティング: 特定のデータパターンに過度に適合し、その結果、一般化の能力が低下することもあります。
対策
AIのハルシネーションを防ぐためには、いくつかの対策が考えられます。
- 高品質なデータセットの使用: 訓練データの品質を高め、誤りや偏りのないデータを使用することで、ハルシネーションのリスクを減らすことができます。
- モデルの検証と評価: モデルを訓練後に慎重に検証し、誤った出力がないかどうかを評価することで、ハルシネーションの頻度を把握できます。
- ヒューマンインザループ（HITL）: 人間がAIの出力を監督し、誤りがあれば修正するアプローチです。これにより、リアルタイムで誤った情報を防ぐことができます。
- コンテキストの強化: モデルが文脈を正確に理解できるように訓練することで、誤った情報を生成する可能性を減らせます。
- フィードバックループの導入: AIが生成したコンテンツに対するフィードバックを集め、そのフィードバックをもとにモデルを改善する方法です。
ハルシネーションは完全に防ぐことは難しいですが、これらの対策を取ることでその頻度や影響を大幅に減らすことが可能です。
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「疑う」と言う行為は凄く疲れる。
だから、「ああーそうなんだ」と納得してしまうほうが楽。
それはAIに限らず危険。
「それ、本当ですか？」
そんなことを感がて湿度が無くて過ごしやすい木曜日。
読んでくれてありがとう。
サラダバー・・・。
さらばだー（ー。ー）。
