- AIの設計上、自律的な「心」を持っている。
- ジェネレーティブAIモデルは時折、「AI幻覚」と呼ばれる情報を創作する現象が発生する。
- GenAIがますます普及する中、幻覚は現在、GenAIソリューションの不可避な側面である。
- AIの「ブラックボックス」の性質により、開発者が幻覚を追跡し理解するのは非常に困難である。
- AI幻覚は最善の場合でも frustrating であり、最悪の場合には危険で倫理的に問題がある。
- AI幻覚のリスクを認識し、対処することが重要であり、信頼性の確保が必要である。
- 現在、AI幻覚を緩和するための1つの方法は、取り出し増強生成（RAG）である。
- RAG単独では幻覚を解決できるという専門家の意見もあるが、その統合データベースには古いデータが含まれる可能性がある。
- AI幻覚を軽減するための他の補完的手法も使用されるべきである。
- ビジネスはリアルタイムAIガードレールを使用して、LLM応答の信頼性を確保し、AI幻覚を軽減することができる。
- ユーザーフィードバックも幻覚を軽減するのに役立ち、モデルを改善し、出力の精度を向上させる。
幻覚の影響を軽減するためには、戦略的ガードレール、検証プロセス、そして細かく調整されたプロンプトの組み合わせによって、対処することが重要である。
ジェネレーティブAIの信頼性が向上すれば、その強力な潜在能力を効果的かつ効率的に活用できる。
元記事: https://www.unite.ai/are-rags-the-solution-to-ai-hallucinations/