概要
https://fortune.com/2024/04/16/ai-hallucinations-solvable-year-ex-google-researcher/
詳細内容
## AIの幻覚は1年以内に解決可能、だがそれが必ずしも良いことではない可能性：元Google AI研究者が示唆
https://fortune.com/2024/04/16/ai-hallucinations-solvable-year-ex-google-researcher/
元Google AI研究者のラザ・ハビブ氏は、AIの幻覚問題が1年以内に解決可能であるとしながらも、創造性のためには不完全さが必要だと主張します。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIハルシネーション, LLMトレーニング, AI安全対策, クリエイティブAI, AI UX]]
「フォーチュン」誌の報道によると、元Google AI研究者でHumanloopの共同創設者であるラザ・ハビブ氏は、AIのハルシネーション（幻覚）問題が「1年以内に解決可能」であると示唆しました。ハビブ氏によれば、大規模言語モデル（LLM）は人間による選好に基づくファインチューニング前では驚くほど適切に較正されており、真実を語るための知識がモデル内にすでに存在するため、この問題は「明らかに解決可能」だと考えています。
しかし、ハビブ氏はハルシネーションが必ずしも悪いことではないという、重要な逆説的な見解を提示しています。彼は、将来的にAIが新しい知識を創造する「推測マシン」となるためには、「奇妙で斬新なこと」を提案する能力、つまりデータドメインから逸脱した情報を生成する能力が不可欠だと主張。特にクリエイティブなタスクにおいては、AIが意図的に現実と異なるものを生み出すことが有用である可能性を示唆しています。
また、最近話題となったエア・カナダのチャットボットによる誤情報問題に触れ、ハビブ氏はこれをAIそのものの欠陥ではなく、「完全に回避可能だった」実装の失敗と厳しく指摘しました。これは不十分なテストや適切なガードレールの欠如が原因であり、ほとんどの企業は「生に近いChatGPTにRAGを少しだけ付加する」ような危険なデプロイメントを避けるべきだと強調しています。
Webアプリケーションエンジニアにとっての重要な教訓は、LLMの幻覚を技術的に解決する道筋が見えている一方で、その「不完全さ」を戦略的に活用する可能性も秘めているという点です。同時に、AIをプロダクション環境に導入する際には、ユーザーエクスペリエンス設計、徹底したテスト、堅牢なガードレール構築がいかに重要であるかを再認識させられます。単にAIを組み込むだけでなく、その挙動を理解し、ユーザーに責任ある形で提供するための設計思考が不可欠です。