【要約】
こちらの記事は『ハルシネーションとは? 生成AI活用におけるリスクと対策を解説』の要約です。
1. ハルシネーションとは？
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報を出力する現象のこと。特に自然言語処理（NLP）を使用するアプリケーションで発生しやすく、データの偏りやモデリングの不正確さが主な原因とされる。
2. ハルシネーションが起こる原因
- 古い学習データの使用：AIは過去のデータを基に学習するため、情報が古いと誤った結果を出力する可能性が高まる。
- プロンプトエンジニアリングの不備：適切なプロンプト設計がなされていないと、AIが文脈を誤解し、不正確な情報を生成する。
3. ハルシネーションのリスク
- 誤情報の拡散：SNSやニュースサイトで拡散されると、誤情報が広まり、社会的影響が大きくなる。
- 企業の信頼性低下：顧客対応で誤った情報を提供すると、ブランド価値の低下や経済的損失につながる。
- 法的リスク：誤情報が原因で事故が発生した場合、企業が訴訟や制裁を受ける可能性がある。
4. ハルシネーションを防ぐための対策
- 適切なAIプラットフォームの選定：最新のAIを利用し、古い学習データを排除する。
- プロンプトエンジニアリングの活用：AIへの指示を具体的にし、文脈を明示することで誤情報を減らす。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）の導入：外部データを参照しながら生成することで、正確な情報提供を実現。
5. 企業のハルシネーション対策事例
- ソニーネットワークコミュニケーションズ：RAGと他の技術を組み合わせたカスタマーサポートを導入。
- セブン銀行：リスク管理のため「Robust Intelligence」を活用。
- レクシスネクシス：法務DXで生成AIを利用し、リーガルオペレーションを効率化。
6. まとめ：信頼性の高いAI活用を目指す
ハルシネーションを防ぐにはプロンプトエンジニアリングやRAGの活用が重要。企業はこれらの対策を適切に実施し、AIを安全かつ効果的に活用することで、業務効率化やビジネスの最適化を図るべきである。
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【所感】
・生成AIの回答を鵜呑みにすることによるリスクについて理解することが出来た。
・AIもそうだが、生成AIも万能ではないことを念頭に置いて上手く活用していくべきだと感じた。
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