なぜAIはそれっぽい嘘をつくのか（ハルシネーションの正体）

この記事は、Qiita DLからのもので、AIモデル、特に大規模言語モデルが、しばしば不正確だが一見もっともらしい答えを生成する理由、いわゆる「ハルシネーション」と呼ばれる現象を説明しています。 主な主張は、AIは真実を追求するのではなく、与えられた入力に対して最も可能性の高い続きを生成するということです。 これは、事実の正確さではなく、統計的なパターンが学習される膨大なデータセットでのトレーニングによるものです。 この記事は、現在のAI技術の根本的な限界、つまり真の理解ではなくパターン認識への依存を強調しています。 これは、特に正確さが重要なアプリケーションにおいて、誤解を招く、あるいは有害な出力につながる可能性があります。 この制限を理解することは、責任あるAIの開発と展開にとって非常に重要です。

• •AIのハルシネーションは、モデルが真実を探すのではなく、可能性の高い続きを生成した結果です。
• •現在のAIモデルは、真の理解ではなく、パターン認識に依存しています。
• •AIの限界を理解することは、責任ある開発と展開にとって非常に重要です。