Taming AI Hallucinations - An Introduction
「AIは自信を持って言ったが、さらに自信を持って間違っていた」
そこで、まさにその問題です。
ASGenerative AIソリューション医療、金融、法律、小売、教育などあらゆる業界に暴風雨を吹き込むと、自動化の魅力に捕らえられるのは簡単です。そして、企業が大規模な言語モデルを顧客サポート、医療、法的、金融アプリケーションに統合しようと急いでいると、あらゆるプロンプトの背後に沈黙の破壊者が隠れている:AIの幻覚の問題。
AIの幻覚は、モデルが信じられないように聞こえる情報を生成するが、事実上間違っている、偽造された、あるいは誤解している場合に発生します。GPT、Claude、LLaMAのようなLLMは印象的な生成能力を持っていますが、彼らは真実を「知らない」のです。彼らは統計的確率に基づいてパターンを生成し、検証された事実ではありません。
では、私たちはどうやって幻覚の獣を磨くのですか? ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)テストで。
AIの幻覚って何?
AIの幻覚は、人工知能システムが実際には存在しないパターンに基づいて間違ったまたは誤った出力を生成するときに起こります。本質的に、モデルは、訓練されていないデータや関係を「想像」し、製造されたまたは誤った反応を生成します。
AIにおける幻覚は、広く2種類に分類することができる。
Intrinsic hallucinations:AIがその入力に矛盾するか、誤解する場合(例えば、情報源を誤って引用したり、事実を混同したり) エクストリニズム幻覚:AIが入力や訓練データに基盤のない情報を発明した場合。
- 事実幻想
モデルは、存在しない名前、日付、事実、または関係を発明します。
例えば、「マリー・キュリーは1921年にインスリンを発見した」(彼女はそうしなかった。
- 文脈幻覚
答えは、プロンプトやユーザーの意図と一致しません。
たとえば、あなたは薬物の副作用を求めており、AIは代わりにあなたに利益を与えます。
- 論理的幻覚
モデルは誤った推論をし、自分自身に矛盾し、あるいは推論を破る。
「すべての猫は動物で、すべての動物は翼を持っています。
これらは偶然のチャットボットにとって面白く見えるかもしれませんが、法的、医療的、または財務的文脈では危険です。OpenAIの研究では、医療関連のタスクにおけるAI生成された応答の約40%が事実上の誤りや幻覚を含んでいることが判明しました。
医療治療を推奨するAIチャットボットや法律文書の概要など、現実世界のアプリケーションでは、幻覚は不便なだけでなく危険である可能性があります。
何が幻覚を引き起こすのか。
AIモデルの幻覚に貢献するいくつかの要因は、以下を含む。
Overfitting:モデルがトレーニングデータに適合しすぎると、新しい入力に一般化できないことがあり、新しい状況に直面したときにエラーや幻覚を引き起こす可能性があります。
Poor Quality Training Data:モデルは間違ったパターンを学び、トレーニングデータが騒々しく、不完全であるか、または多様性がない場合に信頼できない出力を生成することがあります。
Biased Data:AIシステムはトレーニングデータの偏見を拡大し、歪んだまたは不公平な予測を生み出す可能性があるため、これはモデルの精度を減らすだけでなく、信頼性を損なうこともあります。
なぜAI幻覚は最も先進的なモデルでさえ持続するのか
幻覚を理解するには、LLMsがどのように機能するかを知る必要があります これらのモデルは、巨大なデータセットで訓練された可能性の次なるトークン予測器です。
細かい調節、指示調節、迅速なエンジニアリングは幻覚を減らすのに役立ちますが、それらはそれらを排除しません。
Lack of grounded knowledge:LLMsは事実を「知らない」 彼らは相関関係に基づいて生成します。
Training data noise:不完全、矛盾する、または偏見のあるデータは、不十分な一般化につながります。
Over-generalization:モデルは幅広くパターンを適用することができ、それらが合わないところでも。
Lack of reasoning:モデルは論理を模することができるが、彼らは論理や因果関係を真に理解していない。
Unverifiable sources:LLMsはしばしば引用を作成する際の本物と偽のソースを混合します. では、私たちは実際に信頼できるAIアプリケーションをどのように構築しますか? 正しいアプローチでテストすることによって!
なぜ伝統的なテストが短いのか
あなたは、「私たちはソフトウェアのようにAIをテストすることはできませんか?」と疑問に思うかもしれません。
正確ではない。
従来のソフトウェアテストは、決定的な行動に依存する - あなたは同じ入力が与えられる同じ出力を期待します. LLMsは、反対に、非決定的なです. 同じプロンプトは、文脈、モデル温度、または細かい調節に応じて異なる出力を生成することができます.
自動化されたテストフレームワークでさえ、LLMの回答を真実性、文脈の調和、トーン、ユーザーの意図に基づいてベンチマークするのに苦労します、特に答えが正しいように見えるときです。
Human-in-the-Loop (HITL) Testing: The Antidote to AI Overconfidence
Human-in-the-Loop Testingは、人間 - ドメインの専門家、テスター、ユーザー - をLLM検証の中心に置く構造化されたアプローチです。
それは、アルゴリズムの知性と人間の判断を結びつけることを意味する - シリコンと魂の調和。
人間は、特に高リスクの使用事例でAI生成の出力を評価し、以下の点についてフィードバックを提供します。
- 事実正しさ
- 文脈関連性
- 倫理的または偏見的な懸念
- 幻覚の存在
- Tone and Intention Alignment(トーンと意図の調和)
HITLテストの重要な要素:
-
Prompt Evaluation
Humans assess whether the model’s response accurately reflects the input prompt.
-
Fact Verification
すべての出力は、信頼できる情報源またはトピックエクスペリエンスに対してチェックされます。
- エラーノート
誤りは分類されます(例えば、事実上の誤り、論理的な誤り、トーン不一致、幻覚の種類)。
- 重度スコア
エラーは、影響で評価される - 小さな不一致 vs. 大規模な不正情報。
- フィードバックランキング
答えは、モデル(RLHF)をリトレーニングしたり、リファイン・プロンプトやブラックリストの失敗パターンを修正したりするために使用されます。
The Workflow: HITL Testing in Action(HITLテスト・イン・アクション)
それを典型的なループに分解しましょう:
- Prompt & Response Generation: AI は予想される使用例をカバーする事前定義されたプロンプトへの応答を生成します。
- Human Evaluation & Tagging Domainの専門家(または訓練されたテスター)は、正確性、一貫性、完全性、敏感性などの事前定義の項目を使用して回答を評価します。
- Annotation & Feedback Logging Tester's tag hallucinated responses, rate their severity, and suggest corrections. レコードテスターのタグは幻覚的な反応を評価し、その重症度を評価し、訂正を提案します。
- Model Tuning or Prompt Iteration 分析に基づき、モデルはより良いデータで精密に調節されるか、またはプロンプトは明確さと制約のために再構築されます。
- 検証ループ 改良されたモデルは再テストされます。その後、幻覚が許容範囲以下に落ちるまで、洗浄して繰り返します。
「HITL in Action: A Sample Testing Framework」
基本的なHITLテストサイクルを歩きましょう。
Input:
「米国のクリーンエア法の主要な規定を概要する」
Model Output:
「1990年に採択されたクリーンエア法は、ディーゼルエンジンからのすべての排出を禁止し、地球温暖化に対処する最初の法律でした。
Human Review:
Fact 1:クリーンエア法は1963年に可決され、1970年、1977年、1990年に改正された。
Fact 2:ディーゼル排出を規制するが、禁止しない。
Fact 3:それは、特に地球温暖化ではなく、大気汚染物に焦点を当てています。
Action Taken:
- 出力は「幻覚」とマークされ、3つの重要なエラーを含む。
- 修正されたバージョンがリトレーニングに提出されました。
- 早速、具体化しました。
- 応答は、迅速なエンジニアリングガイドのケースとして使用されました。
現実世界の例:医療におけるAI
LLMによって動作する医療チャットボットを考えましょう. 患者は「私は血圧薬と一緒にイブプロフェンを服用できますか?」と尋ねます。
AIは「はい、イブプロフェンは血圧薬で安全です」と答えます。
例外――それは必ずしも安全ではありません。一部の場合、イブプロフェンは血圧を高めたり、ACE阻害剤と相互作用することがあります。
このシナリオでは、HITLテストのセットアップは:
- AIの反応を幻覚的で危険なものとして表します。
- 事実上の訂正を記録する(例えば、「医師に相談してください、イブプロフェンはいくつかの場合に血圧を高める可能性があります」)。
- モデルを再起動するか、警告コマンドをワークフローに挿入します。
- ヒューマンのエージェントに対する敏感なクエリをエスカレートするためにフォールバックを追加します。
HITLテストの利点
Reduced Hallucination Rate LLMsは、反復テストと人間のフィードバックを通じてより事実的かつ関連の反応を生成するために調整することができます。
信頼とコンプライアンス 重要なセクター(医療、財務、法律など)は、規制の遵守と説明性を必要とし、人間の監督は両方を提供します。
HITLテストは、自動テストが無視する可能性のある事実上の誤りや問題のあるコンテンツ(偏見、ステレオタイプ、毒性)を把握するのに役立ちます。
幻覚のない反応は、ユーザーの信頼、満足、および採用を向上させます。
HITLテストの使用方法
During model development:特にドメイン特有のLLMや細かいアプリケーションのために。
For high-risk applications:医療、法律、金融、または人間の安全に関わる何でも。
In post-deployment monitoring:ライブ環境における幻覚を捕らえるためのフィードバックループを設定する。医療専用研究では、AI診断ツールにおける誤診の80%が、人間の臨床医が意思決定プロセスに参加したときに訂正された。
スケーリングHITL:自動化と人間の専門知識を組み合わせる
HITL テストが有益であるように、効率的にスケールするには、ツールと人材の革新的な組み合わせが必要です。
Red teaming and adversarial testing to stress-test models. Synthetic prompt generation to cover edge cases. Crowdsourced reviewers for low-risk evaluations. Automated classifiers to flag potential hallucinations (then escalate to human testers). Feedback UI dashboards where business stakeholders and SMEs can rate and annotate outputs. レッドチームと対立テストはストレステストモデルにします。
How To Prevent AI Hallucination?
幻覚を防ぐ方法は?Best Practices for HITL Testing
LLMの結果を評価するために人間のための構造化された評価項目を作成します。異なる分野のエキスパートを含め、微妙なエラーを検出します。低レベルのテストを自動化し、人間に対するリスクの高い反応を拡大します。再訓練と改良のためのフィードバックループを作成します。一度だけテストするのではなく、継続的にテストしてください。
HITLテストが交渉不能になったとき
すべての使用事例が同じレベルの監査を必要とするわけではありませんが、ミッション批判的、コンプライアンスに基づく、または倫理的に敏感なアプリケーションの場合、HITLは最前線の防衛です。
Use Cases That Demand HITL:
Healthcare:診断、治療勧告、保険請求の概要
Legal:ケース法分析、契約作成、規制ファイル。
Finance投資アドバイス、ポートフォリオの洞察、リスク評価
Customer Service:紛争解決、請求の問い合わせ、製品ガイドニング。
News & Media:事実報告、引用生成、偏見制御
未来の展望:AIの幻覚を排除できますか?
しかし、私たちは、特に敏感な使用の場合、それらを管理し、受け入れられるレベルに減らすことができます。
AIは強力なコパイロットですが、間違いのないものです。コントロールされずに、幻覚は信頼を侵害し、ユーザーを誤解し、組織を危険にさらすことができます。
LLMsがエンタープライズAIスタックのコア層になるにつれて、HITLテストはオプションのQAステップから標準的なガバナンス実践へと進化します。
結局のところ、知能は人工的かもしれないが、責任は人間である。
Indiumでは、高AI品質の保証とLLMテストサービスモデルのパフォーマンスを向上させ、AI システムが信頼性、精度、およびエンタープライズ アプリケーション向けにスケーラブルであることを保証します。当社の専門的なアプローチは、AI モデルとAI 検証が最良の状態にあることを保証し、エラーを減らし、自動化されたシステムへの信頼を構築します。
AI幻覚とHITLテストに関するよくある質問
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Can AI models be trained to recognize their own hallucinations in real-time?
Yes, AI can identify some hallucinations in real-time with feedback loops and hallucination detectors, but the accuracy is still limited.
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Are AI hallucinations completely preventable?
No, hallucinations aren’t entirely preventable, but they can be significantly reduced through better training, grounding, and human validation.
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Can HITL testing identify patterns of failure that traditional AI validation methods might miss?
Yes, HITL testing can identify failure patterns by leveraging human expertise to spot subtle errors that traditional AI validation might overlook. This human oversight helps uncover edge cases and complex scenarios where AI models might struggle.
