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AI、愛、哀

 

皆さん、AIは好きですか？

AIは、鹿児島県育ちの日系アメリカ人シンガーソングライター。

『Story』や『アルデバラン』などのヒット曲が有名な方ですね。

というのは、さておき・・・

今回は生成AIについてちょっとしたお話をしようと思います。

 

生成AI（ジェネレーティブAI）が話題になっていますよね。

チャットボットや文章生成ツールなど、いろんな場面で活躍しています。

でも、AIが時々「ハルシネーション」っていう、ちょっと変なことを言い出すことがあるんです。

今回は、そのハルシネーションについてざっくり説明します。

 

ハルシネーションって、AIが実際にはないことを言っちゃう現象のこと。

例えば、AIが「空は緑色だよ」なんて言ったら、それがハルシネーションです。

主な原因は、学習データの質が悪かったり、AIが文脈をうまく理解できなかったりすることです。

 

AIは大量のデータを学習して、そのデータに基づいて答えを生成します。

でも、学習データに誤りがあったり、偏りがあったりすると、AIも間違った答えを出してしまうんです。

また、AIは文脈を理解するのが苦手なことがあり、その結果としてハルシネーションが発生することもあります。

 

ハルシネーションが起こると、ビジネスや社会に悪影響を与えることがあります。

例えば、AIが間違った情報を提供してしまうと、ビジネスの戦略が狂ったり、フェイクニュースが広まったりするリスクがあります。

特に、医療や金融などの重要な分野でハルシネーションが発生すると、大きな問題になることがあります。

医療分野でAIが誤った診断を下すと、患者の健康に重大な影響を与える可能性があります。

金融分野でAIが誤った投資アドバイスを提供すると、投資家が大きな損失を被ることがあります。

こうしたリスクを軽減するためには、ハルシネーションを防ぐ対策が必要です。

 

ハルシネーションを防ぐためには、いくつかの方法があります：

• データの質を上げる：AIに学習させるデータを厳選する。高品質なデータを使用することで、AIの精度を向上させることができます。
• ファインチューニング：AIを特定のタスクに合わせて微調整する。これにより、AIがより正確な答えを生成できるようになります。
• プロンプトエンジニアリング：AIに正しい質問をすることで、正確な答えを引き出す。適切なプロンプトを設計することで、AIの出力を制御することができます。
• 外部知識の活用：AIが外部の情報源を参照できるようにする。例えば、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの手法を用いて、外部ナレッジベースから情報を取得することができます。

最近の研究では、ハルシネーションを減らすための新しいアプローチが提案されています。

例えば、AIが生成する情報の信頼性を評価するアルゴリズムや、AIが自動的に誤りを検出して修正するシステムなどがあります。

これらの技術が進展することで、ハルシネーションのリスクをさらに減らすことが期待されています。

 

ハルシネーションは生成AIの課題ですが、適切な対策を講じることでリスクを減らすことができます。

今後の技術進展により、より安全で信頼性の高いAIの実現が期待されます。

AIが私たちの生活をより便利にする一方で、そのリスクを理解し、適切に対処することが重要です。

 

はい！

ここまで読んでくださった方、本当にありがとうございます。

お気づきの方もいらっしゃるかもしれませんが、斜め太文字の箇所は生成AIに書いてもらった文章です。

こんな記事をたった数秒で書いてくれるって、とても便利ですよね。

まるで、生成AIが耳元で「一人じゃないから、私がキミを守るから」って歌ってくれている気分。

ただ、それでも全部が全部を信じるのは本当に危険。

最近はブラウザ（Google chromeやMicrosoft Edgeなど）検索をすると、検索結果よりも先にAIが概要をまとめてくれますよね。

しかし、それを鵜呑みにすると、痛い目に合うことも・・・

だからこそ、必ず引用元を確認したり、その分野について少しでも勉強したりすることが大切です。

生成AIと上手く向き合いながら、「自分だけのStory、作りながら生きて」いきましょう。

 

音楽家Kより