- 大規模言語モデル（LLMs）はAIの誤りや幻覚を引き起こす可能性があり、ジェネレーティブAIシステムの精度向上に役立つ代替データモデルが検討されている。
- LLMsは幻覚を生じさせ、公共部門におけるAIの信頼性に影響を与える可能性がある。
- ジェネレーティブAIの信頼性向上のために、知識グラフが組織におけるAI駆動意思決定に自信を持たせるのに役立つ。
- 知識グラフはデータを組織し、エンティティ（人、場所、イベントなど）に関する情報とそれらの間の関連性を捉える。
- GraphRAGは知識グラフをRAGに追加し、幻覚に対処するために重要である。
知識グラフを活用することで、公共部門のAI駆動意思決定の信頼性向上が期待されます。しかし、倫理や責任あるAI実践に関する懸念や、知識グラフを活用する際には十分な属性情報を提供したり、データの偏りを防ぐための取り組みが必要です。
私の考え：知識グラフは、ジェネレーティブAIの精度向上に重要な役割を果たす可能性があります。LLMsによる幻覚は、公共部門におけるAIの信頼性に悪影響を及ぼす可能性があり、知識グラフを活用することでこれらの問題を軽減できる可能性があります。ただし、倫理やデータの偏りなどの問題にも注意が必要です。GraphRAGのような技術を活用することで、AIの出力を信頼性の高いものにするための一歩となるでしょう。