ハルシネーション対策の常設化: 出典参照と評価データセット

生成AIをコンテンツ制作や社内文書に組み込むと、必ず直面するのが「もっともらしい嘘」——ハルシネーションだ。完全にゼロにする方法はいまのところ存在しない。だが、検出と是正のコストを下げる方向であれば、現実的な対処ができる。私たちが常設で回している三本柱を書き残す。

柱1: 出典参照（Grounding）

回答の材料になった文書を、システム側が明示する仕組みを持つ。検索拡張生成（RAG）と総称される設計がこの領域の実装解になる。要点は「回答」と「出典」を切り離しておくこと。回答が正しく見えても、出典が該当箇所を含んでいなければ疑う——という運用ルールで、多くの誤りは早く落とせる。

柱2: 評価データセット

「良い回答の例」「境界の例」「悪い回答の例」を、案件ごとに数十点、常備する。新しい設定変更や、モデルの入れ替えがあったら、まずこのデータセットに通す。感覚で「なんか良くなった気がする」を測定可能にするための道具だ。評価の考え方一般は生成AIを制作フローに組み込むでも扱った。

評価データセットは、新機能を止めるためではなく、新機能を怖がらずに入れるために持つ。

柱3: 公開後の観測

ユーザーが実際に触った結果を観測できる仕組みを、初期から持つ。誤りの報告フォーム、低評価の集約、頻出する質問の抽出——これらを定期的に見る係を、少人数でも決めておく。決めていないと、誰も見なくなる。ワークフローに観測を組み込む一般論はクリエイティブワークフローの自動化で書いた。

「ゼロにする」を目標にしない

ハルシネーションをゼロにするための投資は、ある水準を超えると急に割高になる。実務では、検出と是正のコストを下げる方向に切り替えたほうが結果が良い。誤りが出ることを前提に、修正までの時間を短くする——これを設計の目標に置く。

実装上の落とし穴

• 出典を出しても、その中身と回答が実際に一致するかは自動では保証されない。抽出は人間かモデルで別工程として実装する。
• 評価データセットは「作ったら終わり」ではない。市場と文脈が動くので、四半期に一度は更新する。
• 誤り報告の入り口は目立たないと集まらない。UI上での配置は明示的に。

反論: RAGを入れれば足りる

RAGは強力だが、それ単体では不十分だ。検索対象のコーパスが古ければ古い回答を返す。検索精度が低ければ関係ない出典を引く。RAGは「柱の一つ」であって、「解決策」ではない。もっとも、コーパスの整備自体が別の投資対象になるので、費用は決して小さくない。

参照

• Lewis et al. “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks.” arXiv:2005.11401, 2020.
• Ji et al. “Survey of Hallucination in Natural Language Generation.” arXiv:2202.03629, 2022.

「AIの誤りを許さない」を目標にすると、投資は青天井になる。私たちが持ちたいのは、「AIの誤りを、人より早く直せる」体制だ。この違いを認めるところから、常設の運用は始まる。