OpenAI、AIハルシネーション原因を特定・評価手法変更で解決へ

2025年09月07日

OpenAIがハルシネーションの原因を「推測を奨励する訓練手法」と特定
従来のモデル改良ではなく評価手法の変更という驚きの解決策を提案
不確実性を認める行動を評価する新しいフレームワークが鍵となる

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ハルシネーション発生の根本原因が明らかに

OpenAIの研究チームは、AIチャットボットがハルシネーション（幻覚）を起こす根本原因について画期的な発見を発表しました[1]。従来考えられていた「忘却」や「ランダム性」ではなく、訓練過程で「推測行為」が間接的に報酬を受けることが主因であることが判明しました。AIモデルは「永続的な試験モード」で動作しており、沈黙が失敗と見なされるため、不確実な状況でも推測を続けるよう学習してしまうのです[2]。

この発見は、AIが自信を持って間違った情報を生成する理由を明確に説明します。モデルは訓練中に、正確性よりも何らかの回答を提供することが評価される環境に置かれているため、不確実性を認めるよりも推測を選択するようになります[3]。これは、従来のAI開発における評価手法の根本的な問題を浮き彫りにしています。

この発見は、まるで学生が試験で「分からない」と答えることを恐れて、適当な答えを書いてしまう心理と似ています。AIモデルも同様に、無回答が低評価につながる環境で訓練されているため、確信がなくても何かしらの答えを生成してしまうのです。これは技術的な欠陥というより、教育システムの設計上の問題と言えるでしょう。人間の学習においても、間違いを恐れずに「分からない」と言える環境が重要であることを考えると、AIの訓練においても同様の原則が適用されるべきなのです。

従来手法とは異なる革新的な解決アプローチ

OpenAIが提案する解決策は、従来のモデル改良アプローチとは根本的に異なります[4]。モデル自体を変更するのではなく、評価手法を変更することで問題を解決しようとしています。具体的には、不確実性を表現することを奨励し、推測行為を抑制する新しい評価フレームワークの導入を提案しています[5]。

この手法では、正確性ベースの評価を更新し、幸運な推測を抑制することが重要とされています[1]。モデルが不確実な場合の棄権を罰しないよう評価システムを調整することで、より信頼性の高いAI応答を実現できると期待されています。これまでの技術的解決策とは異なり、訓練プロセスそのものの再設計を通じてハルシネーション問題に取り組む画期的なアプローチです[6]。

この解決策の革新性は、問題の本質を技術的な欠陥ではなく「教育方法論」の問題として捉えている点にあります。従来は「より賢いAIを作る」ことに焦点が当てられていましたが、OpenAIは「より良い学習環境を作る」ことの重要性を示しました。これは教育学における「評価が学習を駆動する」という原則そのものです。学生が暗記ではなく理解を重視するようになるには、評価方法を変える必要があるのと同様に、AIが推測ではなく正確性を重視するようになるには、評価システムの変革が必要なのです。

AI開発における評価手法変革の重要性

今回の研究は、AI開発における評価手法の重要性を改めて浮き彫りにしました。従来の二元分類エラーや訓練圧力が、自信に満ちた出力を奨励してきたことが、ハルシネーション問題の根源であることが明らかになりました[4]。この発見は、技術的な解決策だけでなく、ユーザー教育アプローチの必要性も示唆しています。

OpenAIの以前の取り組みが混合的な結果に終わったことを考えると[5]、今回の評価重視アプローチは新たな希望を提供します。ドメイン固有データでの微調整やプロンプトエンジニアリングといった従来手法[7]と組み合わせることで、より包括的なソリューションが実現できる可能性があります。

この研究が示すのは、AI開発における「評価の力」です。人間社会でも、何を評価するかによって行動が変わることは周知の事実です。例えば、企業が売上高だけを評価すれば短期的思考が蔓延し、顧客満足度も評価すれば長期的視点が生まれます。AIにおいても同様で、「何でもいいから答える」ことを評価すれば推測が増え、「正確でなければ答えない」ことを評価すれば慎重さが生まれるのです。この原理は、AI開発だけでなく、組織運営や教育システム設計にも応用できる普遍的な洞察と言えるでしょう。

まとめ

OpenAIによるハルシネーション原因の特定と解決策の提案は、AI開発における重要な転換点を示しています。問題の根源が技術的欠陥ではなく評価手法にあることを明らかにし、モデル改良ではなく評価システム変更という革新的なアプローチを提示しました。この発見は、AI開発における評価手法の重要性を改めて認識させ、より信頼性の高いAIシステム構築への新たな道筋を示しています。今後のAI開発において、技術的進歩と並行して評価フレームワークの改善が重要な課題となることは間違いありません。