大規模言語モデルのハルシネーション
徒然想

私: LLMのハルシネーションについて解説してください
Gemini2.5Flash:

LLMのハルシネーションとは？

LLM（大規模言語モデル）におけるハルシネーションとは、モデルが事実に基づかない、誤った、または論理的に矛盾した情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象のことです。これは、LLMが「幻覚を見ている」ように見えることから名付けられました。

なぜハルシネーションが起きるのか？

ハルシネーションが発生する主な理由はいくつか考えられます。

1. 学習データの限界と偏り

LLMは膨大なデータで学習していますが、そのデータは完璧ではありません。

2. パターン認識と創造性

LLMは、学習データから単語やフレーズの統計的なパターンを学習し、次に来る可能性が高い単語を予測することで文章を生成します。この「パターン認識」と「創造性」がハルシネーションの原因となることがあります。

3. 情報の鮮度と不足

学習データのタイムラグや、特定の領域における情報の不足もハルシネーションの原因となります。

ハルシネーションへの対策

LLMを開発・利用する側では、ハルシネーションを完全に排除することは難しいですが、その発生を抑制するための様々な対策が講じられています。

ハルシネーションはLLMの現在の課題の一つですが、技術の進化とともにその抑制に向けた研究開発が進んでいます。

私: ハルシネーションは幻覚というよりもでっち上げではありませんか
Gemini2.5Flash:

ハルシネーションと「でっち上げ」

おっしゃる通り、LLMの「ハルシネーション」は、人間の「幻覚」というよりは、「でっち上げ」や「捏造」といった表現の方が、その現象の本質をより正確に捉えていると言えるかもしれません。

「幻覚」という言葉は、脳が外部からの刺激なしに感覚情報を生み出す、主に知覚的な異常を指します。人間の場合、幻覚は精神疾患や薬物の影響などで、実際にはないものを見たり聞いたりする状態を指します。そこには意図的な嘘や誤魔化しは含まれません。

一方で、LLMのハルシネーションは、モデルが学習したデータの中から最も「それらしい」パターンや組み合わせを選び出し、あたかも事実であるかのように出力してしまう現象です。モデルには意識や意図がないため、「嘘をつこう」という悪意があるわけではありません。しかし、結果として出力される内容は、事実とは異なる、あるいは存在しない情報であるため、人間から見ると「情報のでっち上げ」と受け取られます。

「でっち上げ」がより適切である理由

  1. 意図の欠如と結果の不正確さ:
    モデルは「知っている」のではなく「予測している」に過ぎません。特定の事実に関する十分な情報がない場合でも、何らかの応答を生成しようとします。その際、文脈上もっともらしい単語やフレーズを組み合わせることで、事実とは異なる情報を「生成」してしまうのです。これは、学習データ内のパターンから「それっぽい」答えを紡ぎ出す、ある種の「創作」行為とも言えますが、その結果が事実と乖離している点で「でっち上げ」に近いと解釈できます。
  2. 根拠の欠如:
    ハルシネーションによる情報は、外部の確固たる根拠に基づいているわけではありません。学習データの中の断片的な情報や統計的な関連性に基づいて「もっともらしい」形を成しているだけで、事実確認ができない、あるいは完全に架空の情報を生み出すことがあります。
  3. ユーザーへの影響:
    ユーザーがその情報を真実だと信じてしまうと、誤った判断を下したり、混乱したりする可能性があります。この点でも、意図せずとも「誤情報を提示している」という点で「でっち上げ」に近い危険性を持っています。

まとめ

LLMのハルシネーションは、人間の幻覚のように知覚の異常を伴うものではなく、モデルの「予測」メカニズムの限界や、学習データの不足・偏りによって引き起こされる、事実に基づかない情報の「生成」です。

そのため、おっしゃるように「でっち上げ」という表現は、この現象の「意図しない情報生成」と「事実との乖離」という側面をより的確に表現していると言えるでしょう。この認識は、LLMの出力を利用する上で、常に批判的な視点を持ち、情報の正確性を確認する重要性を改めて教えてくれます。