AI幻覚とは何ですか？AIチャットボットで何が間違っているのですか？幻覚を起こしている人工知能を見つける方法は？
What is AI hallucination? What is wrong with AI chatbots? How to identify artificial intelligence causing hallucinations?
AI幻覚は、新しい問題ではありません。人間が行ってきたことを以前はAIが行うようになり、過去数年間で人工知能（AI）はかなりの進歩を遂げてきました。しかし、幻覚はAIにとって大きな障害となっています。AIモデルが完全に虚偽の事実を生み出し、真実であるかのようにでっち上げの回答を返すことがあるため、開発者は注意を呼び掛けています。これは、アプリケーションの正確性、信頼性、および信頼性を危険にさらすため、幻覚はAIシステムを開発および展開する上で重大な障害となっています。そのため、AIに従事する人々は、この問題に対する解決策を積極的に探しています。このブログでは、AI幻覚の影響と効果、および誤った情報を受け入れたり拡散したりする危険性を減らすためにユーザーが取る可能性のある措置について探究します。
AI幻覚とは何ですか？
人工知能の幻覚という現象は、AIモデルが予期しなかった結果を生み出すときに発生します。一部のAIモデルは、実世界の入力（データ）とは関係のない出力を意図的に作るように教えられていることに注意してください。
幻覚とは、AIアルゴリズムとディープラーニングニューラルネットワークが、現実には存在しない、アルゴリズムがトレーニングされたデータに一致しない、またはその他の明確なパターンに従わない結果を生成する状況を表す言葉です。
AI幻覚は、偽のニュースレポートを作成したり、人物、歴史的な出来事、または科学的な事実に関する偽の主張や文書を作成したりするなど、多様な形をとります。たとえば、ChatGPTのようなAIプログラムは、存在しなかった歴史的人物の伝記や業績を作り出すことができます。ソーシャルメディアや即時通信の時代において、1つのツイートやFacebookの投稿が数秒で数百万人に届くため、誤った情報が急速かつ広範囲に拡散する可能性が特に問題となります。
なぜAI幻覚が起こるのですか？
AIプログラムを誤認識させる入力データである敵対的な例は、AI幻覚を引き起こす可能性があります。たとえば、開発者は、画像、テキスト、その他のタイプのデータなどを使用してAIシステムをトレーニングします。データが変更または歪められた場合、アプリケーションは入力を異なるように解釈し、誤った結果を生成します。
ChatGPTなどの大規模な言語ベースのモデルでは、適切なトランスフォーマーのデコーディング（機械学習モデル）が不適切であるため、幻覚が発生する可能性があります。AIのトランスフォーマーは、エンコーダー-デコーダー（入力-出力）シーケンスを使用して、自己注意（文の中の単語間の意味的な関連性）を利用して、人間が書くかのようなテキストを作成する深層学習モデルです。
幻覚に関しては、言語モデルが十分で正確なデータとリソースでトレーニングされた場合、出力がでっち上げで誤っていることが予想されます。言語モデルは、不合理な隙間や曖昧なリンクのない物語やナレーションを生み出す可能性があります。
AI幻覚を見つける方法
コンピュータビジョンという人工知能のサブフィールドは、写真、描画、映画、実生活などの視覚的な入力から有用なデータを抽出する方法をコンピュータに教えることを目的としています。それは、コンピュータが人間の知覚に直接アクセスするのではなく、アルゴリズムやパターンに頼る必要があるためです。そのため、AIはポテトチップと落ち葉を区別できない場合があります。これは、AIが進化するにつれてますます困難になっています。
もし人工知能が日常生活に急速に取り込まれていなかったら、これら全てが馬鹿げているように見えるでしょう。自動運転車はすでにAIを採用しており、幻覚が発生すると死亡事故につながる可能性があります。もちろん、これは発生していませんが、現実の世界で運転中にアイテムを誤認識することは、いつ起こるか分からない災害です。
人気のあるAIアプリケーションを使用する際にAI幻覚を特定するいくつかの技術を以下に示します：
1. 大規模言語処理モデル
ChatGPTなどの大規模処理モデルで生成された情報に文法的な誤りがある場合、幻覚の疑いがあります。同様に、テキスト生成コンテンツが意味をなさず、提供された文脈に合わない場合、または入力データに一致しない場合、幻覚の疑いがあります。
2. コンピュータビジョン
人工知能には、コンピュータビジョン、機械学習、コンピュータサイエンスなどのサブフィールドがあり、これらの技術により、機械が人間の目と同様に画像を検出および解釈できます。これらの技術は、畳み込みニューラルネットワークにおける大量の視覚トレーニングデータに依存します。
トレーニングに使用される視覚データパターンが変化すると幻覚が起こることがあります。例えば、テニスボールの画像が教育されていない場合、コンピュータは間違ってテニスボールを緑色またはオレンジ色と認識する可能性があります。また、人の像の隣に立つ馬を本物の馬と誤って解釈する場合もあります。
出力結果を[通常の]人が観察することを比較することで、コンピュータビジョン幻覚を特定することができます。
3. 自動運転車
自動運転車は、AIのおかげで自動車産業に着実に浸透しています。フォードのBlueCruiseやテスラのAutopilotなどの自動運転車の先駆者がこのイニシアチブを促進しています。テスラのAutopilotがどのようにどのようなものを知覚しているかを見ることで、AIが自動車をどのように動かしているかを少し学ぶことができます。
幻覚は、人々に対してAIモデルとは異なる影響を与えます。AIの幻覚は、現実と大幅に乖離している、または与えられたプロンプトの文脈で意味をなさない誤った結果です。たとえば、AIチャットボットは、ノイズやその他の構造的な問題により、文法的にまたは論理的に不正確に応答したり、物体を誤って識別することがあります。
人間の幻覚と同様に、AIの幻覚は、意識的または無意識的な心の産物ではありません。代わりに、AIシステムを訓練および設計するために不十分または不適切なデータが使用されることによって引き起こされます。
重要な意思決定にジェネレーティブAI出力を使用する場合は、AI幻覚のリスクを考慮する必要があります。AIは役立つツールであると同時に、注意深く検討し、検証しなければならない最初の草稿と見なすべきです。AI技術が発展するにつれて、その欠点や幻覚を引き起こす能力に注意しながら、批判的かつ責任ある使用が必要です。必要な予防措置を講じることで、データの正確性と信頼性を維持しながら、その能力を活用することができます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
