要約
- AIの大規模言語モデル（LLM）に質問を与えると、調査に時間がかかる可能性のある回答が数分で生成されるが、その情報はしばしばAIが作り上げた虚偽の情報を含むことがある。
- AIの幻覚として知られるこのでっち上げ情報は、いくつかの理由で発生する。
- 幻覚の1つの原因は、LLMがユーザーのために生成する情報に必要なデータが不足していることにある。
- AIモデルが訓練されると、そのデータを使って予測を行うことを学ぶ。
- これらの予測の正確性は、モデルを訓練するために使用されるデータの量と完全性に依存する。
考察
AIの大規模言語モデルは、訓練データに基づいて予測を行うため、データの質や量が極めて重要です。幻覚が発生する主な要因は、不正確なデータや限定されたデータの使用にあると言えます。AIシステム開発者は出力の精度を向上させるために改善を行っていますが、幻覚は依然として頻繁に発生しています。特に法律関連の分野では、AI技術から得られた情報を事実確認せずに使用することが重大な問題となり得ることが明らかになっています。
元記事: https://mybroadband.co.za/news/ai/578729-warning-about-asking-ai-for-answers.html