概要
https://www.techno-edge.net/article/2025/09/08/4574.html
詳細内容
## OpenAI、「幻覚」の根本原因と対策を解明。ハルシネーションは「難問に直面した学生と同じ」（生成AIクローズアップ）
https://www.techno-edge.net/article/2025/09/08/4574.html
OpenAIとジョージア工科大学の研究が、大規模言語モデルのハルシネーションが「正答生成」と「正誤判定」の難易度差および既存の評価システムに起因することを解明し、対策を提案します。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[大規模言語モデル, ハルシネーション, AI評価ベンチマーク, プロンプトエンジニアリング, 信頼性 (AI)]]
OpenAIとジョージア工科大学の研究チームが発表した論文「Why Language Models Hallucinate」は、大規模言語モデル（LLM）がなぜ事実と異なる情報を自信満々に生成する「ハルシネーション（幻覚）」を起こすのか、その根本原因と対策を具体的に提示しました。
研究は、ハルシネーションを「難問に直面した学生」の行動になぞらえます。学生が分からない問題で空欄にするよりも、推測で何か答えを書くのは、現在の採点システムが「無回答」に0点を与えるため、推測が運良く正解する期待値が高くなるからです。同様に、GPQAやMMLU-Proといった主要なAI評価ベンチマークの多くが「分からない」という回答に点数を与えず、自信満々な誤答が結果的に高評価に繋がりやすい構造が、LLMにハルシネーションを助長するインセンティブを与えていると指摘します。
さらに、数学的分析により、AIが「正しい答えを自ら生成する」ことは「既存の答えが正しいか判定する」ことよりも、少なくとも2倍難しいことが証明されました。つまり、AIは生成タスクにおいて、より間違いやすい本質的な特性があるのです。
**なぜこれが私たちウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのか？** LLMのハルシネーションは、ユーザーへの誤情報提供や不正確なコード生成など、アプリケーションの信頼性を直接損なうリスクがあります。この研究は、漠然とした問題として扱われがちだったハルシネーションに対し、**評価システムの構造的課題とAIのタスク特性**という具体的な原因を明確にした点で大きな意味を持ちます。
提案された解決策は、私たちの日々の開発にも応用可能です。例えば、LLMへのプロンプトに「75%以上の確信がある場合のみ回答し、誤答は減点、不明は0点とする」といった具体的な報酬ルールを組み込むことで、モデルが不確実な場合に「分からない」と適切に表明するよう誘導できます。これは、より賢いプロンプトエンジニアリングの指針となるでしょう。また、既存のAI評価ベンチマーク自体を、不確実性への対応を正しく評価するよう修正する必要があるという提言は、将来的に市場に登場するAIモデルの信頼性が向上することへの期待を高めます。これは、信頼性の高いAIをアプリケーションに組み込むための重要な一歩となるはずです。