【AIの暴走は起こるのか？】生成AIの「共食いハルシネーション」
[updated: 2024-08-22]
近年、私たちの生活に急速に浸透しつつある生成AI。文章作成、画像生成、音楽制作など、その応用範囲は多岐に渡り、まさに革命的な技術と言えるでしょう。しかし、この革新的な技術の裏側には、まだ解決されていない問題が潜んでいます。
その一つが、「共食いハルシネーション」と呼ばれる現象です。
まるでSF映画のような言葉ですが、これは決して絵空事ではありません。今回は、この「共食いハルシネーション」が一体どのような現象で、私たちにどのような影響を与える可能性があるのかについて、深く掘り下げていきましょう。
共食いハルシネーションのメカニズム
それでは、なぜこのような現象が起こるのでしょうか？
AI、特に深層学習をベースとした生成AIモデルは、統計的な確率に基づいて出力を生成します。例えば、大量の猫の画像を学習したAIは、「猫の特徴」を統計的に捉え、新しい猫の画像を生成することができます。
しかし、この学習プロセスに自己生成データが混入すると、問題が発生します。
最初のうちは、AIが生成するデータは比較的高品質です。しかし、生成データが増えるにつれて、AIが学習するデータセットにおける自己生成データの割合が増加し、次第に「偏り」が生じてきます。
例えば、猫の画像を生成するAIが、特定の猫の品種ばかりを生成するようになったとします。このAIが生成したデータのみで学習を続けると、AIは「猫は特定の品種ばかりである」という誤った認識を持つようになり、他の品種の猫を生成することが困難になってしまいます。
これが「共食いハルシネーション」のメカニズムです。
| 学習データ | 生成データ |
| 多様な猫の画像 | 比較的正確な猫の画像 |
| + 自己生成データ（特定の品種の猫ばかり） | 特定の品種の猫ばかりの画像 |
共食いハルシネーションの実例とその影響
共食いハルシネーションは、私たちの社会にどのような影響を与えるのでしょうか？
具体的な例を挙げながら考えてみましょう。
1. フェイクニュースの拡散
生成AIを用いて、まるで本物のようなニュース記事や動画を自動生成することが可能になっています。もし、この技術が悪意のある人物に利用されれば、フェイクニュースが大量に生成され、拡散される危険性があります。
2. 偏った情報による差別
就職活動の際に、AIを用いて応募者の書類選考を行う企業が増えています。もし、このAIが学習するデータに偏りがあると、特定の属性を持つ人々が不利な扱いを受ける可能性があります。
3. クリエイティブ産業への影響
生成AIは、絵画、音楽、小説など、クリエイティブなコンテンツを生成することができます。しかし、共食いハルシネーションによって生成されるコンテンツは、既存の作品の模倣に過ぎず、真にオリジナリティのある作品とは言えません。
技術的対策とその限界
では、共食いハルシネーションを防ぐためには、どのような対策を講じれば良いのでしょうか？
1. データの品質管理
AIの学習に用いるデータの品質を厳密に管理することが重要です。具体的には、人間が作成したデータとAIが生成したデータを明確に区別し、AIの学習には人間が作成した高品質なデータのみを使用するなどの対策が考えられます。
2. 多様なデータの学習
特定の種類のデータに偏ることなく、多様なデータを学習させることも重要です。例えば、猫の画像を生成するAIであれば、様々な品種の猫の画像だけでなく、犬や鳥など、他の動物の画像も学習させることで、偏りを抑制することができます。
3. 生成データのフィルタリング
AIが生成したデータは、そのまま学習データとして再利用するのではなく、一度人間がチェックし、品質の低いデータや偏ったデータを取り除くなどのフィルタリングを行うことが有効です。
これらの対策によって、共食いハルシネーションのリスクを軽減することは可能ですが、完全に防ぐことは難しいのが現状です。