eternal-student https://blog.hatena.ne.jp/eternal-student/ eternal-studentのブログ https://www.eternalstudent.jp/ IT 近年、ChatGPTやGeminiに代表される大規模言語モデル（LLM）の普及が進み、生成AIは私たちの日常やビジネスに欠かせない存在となりました。しかし、その利便性の裏で、AIがもっともらしく架空の事実を作り出す「ハルシネーション」が大きな課題として残っています。最新の研究では、学習データに誤りや偏りが含まれていることだけでなく、誤りのないデータであっても学習目標自体が必然的に誤った出力を生み出すことが示されています。したがって、ハルシネーションは単なるデータ品質の問題ではなく、LLMの設計や評価方法に深く根ざした現象なのです。 本記事では、従来のAI研究者による分析に加えて、2025年9月に発表されたOpenAIとGeorgia Techによる論文「Why Language Models Hallucinate」の知見も踏まえ、ハルシネーションの原因と解決策、2030年までの展望を再検討します。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.eternalstudent.jp%2Fentry%2F2025%2F03%2F18%2F143633" title="【改訂版】生成AIのハルシネーションの原因分析、解決策、そして2030年までの定量的予測 - eternal-studentのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/e/eternal-student/20250623/20250623054519.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-09-08 14:36:33 rich https://www.eternalstudent.jp/entry/2025/03/18/143633 1.0 100%