読み始めに

AIの出力に「うそ」が混じることがあります。専門用語の「幻覚」は、AIが自信満々に誤情報を生成する現象です。最新の研究は、その原因にこれまでとは違う視点を投げかけています。

研究が示した新しい見方

研究チームは、幻覚が単にモデルの誤作動だけで起きるわけではないと指摘しました。人とAIのやり取りそのものが、幻覚を生む土壌になりうるというのです。入力の仕方や対話設計、そして利用者の認知特性が相互に影響し合い、誤情報が生まれやすくなると説明されています。

具体例で考えると

・あいまいな問いかけがあると、AIは想像で補おうとします。これは作文と似ています。
・利用者が確認を省くと、誤った答えがそのまま信じられやすくなります。
・対話の流れで繰り返し情報が補強されると、誤りが確信に変わることがあります。

たとえば、曖昧な質問に対してAIが補完した情報を、人がそのまま引用すると誤情報は広がります。これは水たまりに油が広がるように、見えにくい形で拡大します。

設計と認知が交わるポイント

研究は、設計要素と個々の認知特性の組み合わせに注目しています。対話画面の提示方法や「確信を表す表現」が、利用者の判断に影響するのです。つまり、同じAIでも使い方次第で幻覚の出やすさが変わります。

現場でできる対策

・対話設計の透明化：回答の根拠や不確かさを明示する。
・検証の仕組み：出力に対する自動チェックや参照提示を組み込む。
・教育的アプローチ：利用者に検証の習慣を根付かせる。
・インターフェース改善：誘導的な表現を避け、ユーザーが疑える情報提示をする。

これらは技術だけでなく人の行動を変える取り組みです。設計と教育を同時に進めることが効果的だと研究は示唆しています。

読者への提案

AIの答えをそのまま信じない習慣を持ちましょう。出力を一度疑って、根拠を探すだけで誤情報の拡散はかなり抑えられます。開発側は表示の仕方を工夫し、利用者は検証の習慣を身につける。両方がそろえば、幻覚はずっと減らせます。

最後に一言。AIは便利な道具です。ですが道具の使い方次第で結果は変わります。設計を見直し、検証の文化を育てること。それが幻覚を減らすいちばん現実的な近道です。