AIの文章は滑らかで、説明の筋も通って見える。それでも、存在しない論文や誤った数字を含むことがある。自然な文章を作る能力と、記述を現実の事実へ対応させる能力は、同じものではない。
文章の続きを作る過程で、事実も学ぶ
言語モデルは大量の文章から、文脈に続く表現の関係を学ぶ。その過程で知識や推論に役立つ構造も獲得する。回答の際には、文脈をもとに出力を順に生成するため、文章の形が整っていることだけでは事実の確認にならない。
例えば論文の書誌情報には、著者、題名、雑誌、年という典型的な形式がある。形式を再現できても、その組み合わせの論文が実在する保証はない。複数の記憶が混ざったもっともらしい記述も作れてしまう。
誤りには、いくつかの入口がある
学習資料自体に誤情報が含まれること、情報が古くなること、似た対象を混同することがある。質問に含まれる誤った前提を受け入れて、説明を続ける場合もある。TruthfulQAは、人が持つ誤解をモデルが再現する問題を評価対象にした研究である。
「必ず答える」ことを強く求められる状況では、分からないと止まるより推測を返す方向に働くこともある。丁寧な語調や断定的な文末は、その推測の確かさを測る尺度にはならない。
確認できる対象を、文章の外に持つ
検索やデータベースを使えば、回答を外部の記録と照合できる。計算は計算機で、プログラムは実行結果で、引用は原文で確かめる。検証手段を用意すると、流暢さとは別の基準で成績を評価できる。
検索を使った回答でも、引用先が本当に主張を支えているかは確認が必要である。実務では、誤りの費用が大きい箇所を特定し、出典や計算過程を追える形で保存することが有効になる。
「ハルシネーション」は、意図的な虚偽を意味する言葉ではない。モデルの内部状態を人間の嘘や信念と同一視せず、出力と根拠の対応として評価する。
参考資料
参考資料確認日：2026年10月13日。