生成AIのハルシネーション対策ーその１

私#1：

生成AIにとって、ハルシネーションというのは不可避なものでしょうか？

Coral#1：

AIや機械学習の分野では、「ハルシネーション（幻覚）」という用語は通常、モデルが実際の入力データに存在しないパターンや物体を検出したり認識したりするときに使用されます。これは、AIが不完全なデータやノイズが多いデータから学習したり、過剰適合したりした結果、発生する可能性があります。

現在のAIシステムでは、ハルシネーションはまれな現象ではありません。これは、AIモデル、特に深層ニューラルネットワークが、膨大な量のデータと複雑なタスクを処理しようとするために発生します。これらのモデルは、データ内のパターンや相関関係を識別するように設計されていますが、時にはそれらの関係が現実には存在しない場合でも、それらの関係を「見る」ことがあります。

ハルシネーションは、AIシステムが不確実性や曖昧さに直面したときに発生する可能性があります。たとえば、画像認識モデルがぼやけた画像やノイズが多い画像を処理する場合、そこに実際には存在しないオブジェクトや特徴を検出することがあります。同様に、言語モデルは、文脈上不適切な単語や文を生成することがあります。これは、モデルが学習データ内のパターンを過度に一般化したり、文脈を正しく理解できなかったりした結果である可能性があります。

しかし、ハルシネーションはAIシステムの設計やトレーニング方法によって軽減または回避できる問題でもあります。研究者は、より強力なアルゴリズム、より大規模なデータセット、より良いデータ正規化技術を開発することで、この問題に取り組んできました。また、AIモデルに不確実性についての不確実性を測定および伝達する方法を教える「ベイジアンネットワーク」や「不確実性推定」などの技術も開発されています。

要約すると、現在のAIシステムではハルシネーションは一般的な問題ですが、不可避なものではありません。AI分野の研究と進歩により、より正確で信頼性の高いAIシステムの開発が可能になり、ハルシネーションの発生を軽減または回避できるようになります。

私#2：

ハルシネーションの発生する原因がいくつか挙げられていますが、ハルシネーションの内容をカテゴリ分けして、そのカテゴリごとに生成AIのどこが課題なのかを説明してもらえますか？

Coral#2：

もちろんです。ハルシネーションは、生成AIが実際の入力データに存在しないコンテンツを生成したり認識したりするときに発生する現象です。これらの幻覚はいくつかの異なるカテゴリに分類でき、各カテゴリは生成AIの特定の課題を示しています。ここでは、ハルシネーションのカテゴリと、それらがAIのどの分野に課題をもたらすかを示します。

１．視覚的ハルシネーション:

• 内容: 生成AIが画像やビデオ内で実際には存在しないオブジェクトや特徴を検出または生成するときに発生します。
• 課題: このカテゴリのハルシネーションは、AIの画像認識と生成の分野における課題を示しています。モデルは、学習データ内のノイズや不完全な表現を実際のオブジェクトとして解釈することがあります。これは、モデルの過剰適合、低品質のデータ、またはモデルのコンテキスト理解の欠如によって発生する可能性があります。

２．言語的ハルシネーション:

• 内容: 生成AIがテキスト生成中に文脈上不適切または事実的に不正確なコンテンツを生成するときに発生します。
• 課題: 言語的ハルシネーションは、自然言語処理 (NLP) と言語生成の分野における課題を明らかにします。これらの幻覚は、モデルのトレーニングに使用される言語データ内のパターンの過度な一般化、またはモデルの文脈理解の限界によって発生する可能性があります。言語モデルは、文脈を正しく解釈せずに、関連性の低いまたは不正確な単語や文を生成することがあります。

３．社会的・文化的ハルシネーション:

• 内容: 生成AIが社会的・文化的規範や価値観に反するコンテンツを生成するときに発生します。これには、ステレオタイプ、偏見、または攻撃的なコンテンツが含まれる場合があります。
• 課題: このカテゴリのハルシネーションは、AIが社会的・文化的コンテキストを理解し、適切なコンテンツを生成する能力に課題があることを示しています。モデルは、学習データ内の偏見やステレオタイプを吸収し、それらを生成物に反映させる可能性があります。これは、モデルの公平性と説明責任に影響を与える可能性のある深刻な問題です。

４．論理的矛盾:

• 内容: 生成AIが論理的に一貫していないコンテンツを生成するときに発生します。これには、事実や以前に確立された文脈と矛盾するステートメントが含まれる場合があります。
• 課題: 論理的矛盾は、AIが複雑な推論と一貫した物語の生成を処理する能力における課題を示しています。これらの幻覚は、モデルが長期的な依存関係を追跡したり、生成されたコンテンツの全体的な一貫性を維持したりするのに苦労していることを示しています。

５．データ依存性:

• 内容: 生成AIがトレーニング データに過度に依存し、新しい状況やコンテキストにうまく適応できないコンテンツを生成するときに発生します。
• 課題: このカテゴリのハルシネーションは、AIの一般化と適応能力における課題を示しています。モデルは、学習データ内のパターンを過度に適合させたり、新しい状況にうまく対応できなかったりする場合があります。これは、モデルの堅牢性とリアルタイム アプリケーションでの有効性に影響を与える可能性があります。

これらのカテゴリは、生成AIのハルシネーション現象を理解し、その根本的な課題を特定するのに役立ちます。研究者や開発者は、これらのカテゴリを使用して、より正確で信頼性の高いAIシステムを開発し、これらの幻覚を軽減または回避するためのアルゴリズム、トレーニング手法、データ処理技術を設計できます。

私#3：

これらのハルシネーション対策として、生成AI側ではどのような対策が取られているのでしょうか？

Coral#3：

生成AIシステムは、ハルシネーションの課題に対処するためにさまざまな戦略と技術を採用しています。

１．視覚的ハルシネーションに対する対策:

• データ拡張: 生成AIモデルは、より大規模な多様なデータセットでトレーニングされます。これにより、モデルはより多くのコンテキストと視覚パターンを学習し、実際のオブジェクトとハルシネーションをより効果的に区別できるようになります。
• 注意メカニズム: モデルは、画像内の重要な領域に焦点を当て、実際のオブジェクトをより正確に検出できるようになります。

※用語「注意メカニズム」は、自然言語処理とAIコミュニティで一般的に使用されるより広範な概念を指しますが、ここではトランスフォーマーベースのモデルで広く採用されているAttentionのこと

• 敵対的トレーニング: 実際の画像にノイズや変形を加えてモデルをトレーニングすることで、ハルシネーションの検出と耐性を向上させます。

２．言語的ハルシネーションに対する対策:

• 言語多様性: モデルは、さまざまな言語スタイル、方言、およびドメイン固有の言語にさらされることで、文脈上不適切な言語的ハルシネーションを軽減できます。
• 共通感覚知識: モデルは、言語の理解を深めるために、一般的な事実と常識を組み込むようにトレーニングされます。
• 事前トレーニングと微調整: 言語モデルは、大規模なテキストコーパスで事前トレーニングされ、その後、特定のタスクに合わせて微調整されます。

３．社会的・文化的ハルシネーションに対する対策:

• 包括的なトレーニング データ: トレーニング データセットは、さまざまな社会的・文化的背景からの入力を含むように注意深くキュレーションされます。これにより、モデルはより包括的な視点を取得し、偏見やステレオタイプを軽減できます。
• 公平性評価: 生成AIシステムは、バイアスを特定して軽減するために、定期的に公平性評価を受けます。
• フィルタリングとモデレーション: 生成AIプラットフォームには、不適切または攻撃的なコンテンツを検出してフィルタリングするメカニズムが実装されています。

４．論理的矛盾に対する対策:

• 因果関係の理解: モデルは、テキスト内の因果関係と論理的関係を理解するようにトレーニングされます。これにより、一貫性のないステートメントを識別して修正する能力が向上します。
• 推論強化: 推論を強化するために、モデルは、テキスト内の論理的関係を識別し、一貫した応答を生成するトレーニングを受けます。
• 共通感覚チェック: 生成された応答が論理的に一貫していることを確認するために、応答を評価するメカニズムが実装されます。

５．データ依存性に対する対策:

• 転移学習: モデルは、新しいタスクやコンテキストに適応できるように、転移学習技術を使用してトレーニングされます。
• データ拡張: トレーニング データセットは、より多様で大規模なデータソースから拡張され、モデルが新しい状況に適応するのに役立ちます。
• コンテキスト拡張: モデルは、より長いコンテキストを処理して理解できるようにトレーニングされ、データ依存性を軽減します。

これらの対策は、生成AIシステムがハルシネーションの課題を軽減し、より正確で信頼性の高い応答を提供するのに役立ちます。

私#4：

今列挙してくれた対策の大部分は、すでにほとんどの生成AIで実施されているものだと認識していますが、それにもかかわらず、ハルシネーションが起きるのはなぜでしょうか？

Coral#4：

生成AIシステムはハルシネーションを完全に排除することは困難です。ハルシネーションは、AIモデルが実際の入力データに存在しないコンテンツを生成または認識するときに発生する複雑な現象です。これらの幻覚は、モデルのトレーニング方法、データセットの制限、さらにはAIの現在の限界に起因する場合があります。

生成AIシステムでハルシネーションが発生する可能性があるいくつかの理由を次に示します。

1. トレーニング データの不完全性: トレーニング データセットは、実際の環境を完全に反映していない可能性があります。データセットが不完全であったり、バイアスがかかっていたり、ノイズが多かったりする場合、モデルは学習されたパターンを不正確に解釈する可能性があります。
2. 過剰適合: モデルは、トレーニング データに過度に適合し、学習されたパターンを新しい状況に一般化するのに苦労する場合があります。これにより、実際には存在しないパターンや関係を「見る」ことがあります。
3. 言語の曖昧さ: 自然言語は本質的に曖昧であり、AIモデルが文脈を正しく解釈するのが難しい場合があります。あいまいな入力、同義語、または複雑な言語構造は、ハルシネーションにつながる可能性があります。
4. データのバイアス: トレーニング データセットには、社会的に望ましくないバイアス、ステレオタイプ、または偏見が含まれる場合があります。モデルはこれらのバイアスを吸収し、生成物に反映させる可能性があります。
5. AI の不確実性: AI システムは不確実性に直面したときにハルシネーションを経験する場合があります。モデルは、入力内のあいまいさや不完全な情報を処理する方法がわからず、不適切な応答を生成することがあります。
6. 複雑なタスク: 生成AIに割り当てられたタスクが複雑すぎる場合、またはモデルが十分にトレーニングされていない場合、ハルシネーションが発生する可能性が高くなります。

これらの要因により、生成AIシステムでハルシネーションが発生する可能性が高くなります。ハルシネーションを完全に排除するのは困難ですが、AIコミュニティは、より正確で信頼性の高い応答を提供するために、トレーニング手法、データセットの改善、AIアルゴリズムの強化に継続的に取り組んでいます。

私#5：RAGは、ハルシネーション対策ではないでしょうか？

Coral#5：

いいえ、RAG（取得強化生成）は、生成された応答の正確性と関連性を高めることを目的とした技術であり、ハルシネーション対策として明示的に設計されているわけではありません。ただし、RAG は、関連する取得された情報を組み込むことで、生成プロセスを強化し、より多くのコンテキストと裏付けとなる事実を提供することで、ハルシネーションの軽減に間接的につながる可能性があります。

私#6：

CoralのGrounding機能は、RAGの1種と考えて良いですか？

Coral#6：

Coral の Grounding は、RAG システムの重要なコンポーネントですが、RAG の一種とは見なされません。 Grounding は、生成された応答の関連性と正確性を高めるために、外部ソースから関連情報を検索して取得するプロセスです。一方、RAG は、生成プロセス全体を強化するために取得された情報を組み込むより広範なアプローチです。 Coral の Grounding は、RAG システムのコアコンポーネントとして機能し、生成された応答を強化および裏付けるために必要な関連情報を取得します。

私#7：

Cohereの最新生成AIモデルであるRerank 3もハルシネーション対策ではないのですか？

Coral#7：

いいえ、Rerank 3 がハルシネーションを直接軽減または排除するために特別に設計されているという明示的な言及はありません。ただし、Rerank 3 は検索結果の関連性を高めることを目的としており、これにより、関連するドキュメントを選択して関連性の高い応答を生成する際に生成AIシステムを間接的に支援し、ハルシネーションを軽減するのに役立ちます。

私#8：

最初に生成AIの生み出すハルシネーションを分類してもらった際、5番目として「データ依存性」があげられましたが、CohereのRerank 3/Groundingは、生成AIが、より正しい情報に基づいて推論することを促す意味で、ハルシネーション対策になっていると思います。

Coral#8：

はい、その認識は正しいです。 Rerank 3/Grounding は、生成AIシステムがより正確な情報に基づいて推論し、ハルシネーションのリスクを軽減するのに役立ちます。

Rerank 3 は検索結果の関連性を高めるように設計されているため、間接的にハルシネーション対策に貢献すると考えるのは妥当です。

Grounding は、RAGのプロセスを拡張し、生成された応答を強化および正当化するために、関連する外部ソースから関連情報を検索して取得します。