概要
https://qiita.com/makotosaekit/items/472a74da335df64a2f09
詳細内容
## 「哲学」から見るAIのハルシネーション
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本記事は、AIのハルシネーションを技術的エラーではなく、哲学的な認識論を援用し、AIの「知る」という行為が統計的模倣に過ぎないことの顕現であると解明し、人間自身の「知る」とは何かという根源的な問いを投げかけます。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIハルシネーション, 認識論, JTB理論, AIバイアス, 批判的思考]]
生成AIが「もっともらしいウソ」をつくハルシネーションは、単なるバグではなく、AIの根本的な動作原理に根差す問題です。本記事は、この現象を哲学的な認識論、特に「正当化された真なる信念（JTB理論）」を用いて深く分析し、AIの「知る」という行為の本質的な限界を浮き彫りにします。
AIは言葉の意味を理解せず、膨大な学習データから統計的パターンを予測し、次に来る単語の確率計算に基づいて文章を生成します。この確率の連鎖が、時として現実から乖離した「もっともらしい物語」を紡ぎ出すのです。JTB理論を適用すると、AIは内容が「偽」であっても、統計的パターンを「正当な理由」として自信満々に提示します。これは、AIが現実世界の真偽を検証する能力を持たず、「知っているフリ」をしているに過ぎないという、その本質を示唆しています。
さらに、JTB理論の「信念」はAIのバイアス問題と密接に結びついています。完全に公平なAIは判断を下せず、有用であるためには「良いバイアス」が必要ですが、その「質」を人間が明確に定義することは困難です。
この分析から筆者は、ハルシネーションを技術のみで完全に解決する試みには限界があり、最終的にAIに人間のような「信念」を持たせるという難題に突き当たると結論付けます。ウェブアプリケーションエンジニアは、AIの出力に盲目的に頼るのではなく、「何が本当に正しいのか？」という根源的な問いに対し、批判的思考を持って向き合うことが求められます。これは、AIを活用したシステム設計や機能開発において、その限界を理解し、より堅牢で信頼性の高いサービスを構築するための重要な視点を提供します。