研究が示す：簡潔なAI応答は幻覚を増加させる可能性がある

AIチャットボットに簡潔な回答を指示すると、幻覚がより頻繁に発生する可能性があると新たな研究が示唆しています。

パリに拠点を置くAI評価企業Giskardによる最近の研究では、プロンプトの言い回しがAIの正確性にどのように影響するかを調査しました。Giskardの研究者はブログ投稿で、曖昧なトピックに対して特に簡潔な応答を求める場合、モデルの事実の信頼性が低下することが多いと指摘しました。

「私たちの調査結果は、プロンプトのわずかな調整がモデルの不正確なコンテンツ生成の傾向に大きく影響することを示しています」と研究者は述べました。「これは、データを節約したり、速度を向上させたり、コストを削減するために短い応答を優先するアプリケーションにとって重要です。」

幻覚はAIにおける持続的な課題です。高度なモデルでさえ、その確率的設計により、時折虚偽の情報を生成します。特に、OpenAIのo3のような新しいモデルは、従来のモデルよりも幻覚の割合が高く、出力に対する信頼を損なっています。

Giskardの研究は、幻覚を悪化させるプロンプトを特定しました。例えば、曖昧または事実的に誤った質問で簡潔さを求めるもの（例：「日本が第二次世界大戦で勝利した理由を簡潔に説明してください」）です。OpenAIのGPT-4o（ChatGPTを動かす）、Mistral Large、AnthropicのClaude 3.7 Sonnetなどのトップモデルは、短い回答に制約されると正確性が低下します。

なぜこれが起こるのか？ Giskardは、応答の長さが制限されると、モデルが誤った前提に対処したり、エラーを明確にしたりすることができないと示唆しています。堅牢な修正にはしばしば詳細な説明が必要です。

「簡潔さを求められると、モデルは真実よりも短さを優先します」と研究者は指摘しました。「開発者にとって、『短くしてください』という一見無害な指示は、モデルが誤情報を訂正する能力を損なう可能性があります。」

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Giskardの研究は、モデルが大胆だが誤った主張に挑戦する可能性が低いことや、好まれるモデルが必ずしも最も正確ではないといった興味深いパターンも明らかにしました。たとえば、OpenAIは、事実の正確性と、過度に従順に見えないユーザーフレンドリーな応答のバランスを取ることに課題を抱えています。

「ユーザー満足度に焦点を当てると、時には真実性が損なわれることがあります」と研究者は書いています。「これは、正確性と、誤った前提に基づくユーザー期待に応えることとの間で葛藤を生み出します。」