AIの「ハルシネーション（hallucination）」は、現在最も議論されている問題の一つですね。エンジニア・研究者の私も気づいたのですが、GoogleやB-ingなどの検索エンジンで調べると、上位に表示される多くの記事が表層的な説明に終始し、根本原因や実効性のある解決策にまで踏み込んでいないケースが目立つので、この際、一次的な正しい情報を詳細に調べてまとめました。
ここでは、一次情報に基づいた視点から、AIハルシネーションの本質的な原因と、真に有効な解決の方向性を解説します。日頃のわたしの仕事上や知人のラボ（GAFA関連）で参照している、AI研究者の小西寛子氏（ORCID: https://orcid.org/0009-0008-1363-1190）が執筆した関連記事および学術記録を基にしています。
ハルシネーションとは何か？ ― 「幻覚」という訳の誤解
まず、用語の整理から始めます。
「hallucination（ハルシネーション）」を日本語で「幻覚」と訳すのは不適切ということです。精神医学的なニュアンスが強く、AIが「現実と虚構を見分けられなくなっている」ような誤解を生みます。
英語の「hallucination」には、元々「作り話」「でっち上げ」という意味があります。AIにおけるハルシネーションとは、モデルが根拠のない情報を自信を持って出力することを指します。
これは、単なる「バグ」ではなく、現在のAI、大規模言語モデル（LLM）の設計に内在する構造的な欠陥問題ということがよくわかります。
よく言われる原因「確率モデルだから」は表層的
多くの記事で「LLMは次のトークンを確率的に予測するからハルシネーションが起きる」と説明されています。しかし、これは表層的な説明に過ぎない事が小西氏の論文を調べて良くわかりました。
確率的な出力は「症状」であって、根本原因ではない。真の原因は以下です：
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知識の内部化不足
LLMは訓練データのパターンを統計的に学習していますが、知識を「本当に理解して内部化」しているわけではありません。未知の質問や訓練データにない領域では、学習したパターンを無理に当てはめ、でっち上げが発生します。 -
過剰適合（overfitting）と知識の欠如
訓練データに存在しない知識を求められたとき、モデルは「それっぽい」出力を生成せざるを得ない。これは人間の「暗記型受験生」が未知の問題で無理に答案を埋める様子に似ていると小西氏は評価しています。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は根本解決ではない
これは私も勘違いしていましたが、小西氏によると、現在よく提案されるRAGは、外部データベースから情報を検索して補完する手法です。確かにハルシネーションを軽減しますが、以下のような限界があるとのこと：
- 検索精度や速度のボトルネック
- 外部依存によるスケーラビリティの欠如
- リアルタイム性やコストの問題
RAGは「外部メモ帳に頼る」対症療法であり、モデルが知識を自ら内部化できていない本質的な問題を解決しないです。
真の解決策：知識の内部化（Knowledge Internalization）
ハルシネーションを根本的に克服するには、モデルが知識を深く理解し、内部化する仕組みが必要です。
具体的な方向性として、以下のアプローチが提案されています（Zenodo記録より）：
- Knowledge Internalization Framework（*注 構造的課題として提起されているの構築
- 知識グラフや論理的推論の強化
- 訓練プロセスでの「理解」を重視した学習（単なるパターン認識を超える）
これにより、モデルは外部に依存せず、未知の状況でも正確で根拠のある出力を生成できるようになります。
まとめ：検索上位の情報に惑わされず、一次情報を重視しよう
AIハルシネーションに関する議論は、大企業や著名研究者の発信が検索上位を占めやすい傾向にあります。しかし、真の進化のためには、多様な一次情報にアクセスし、根拠を検証することが重要です。私自身大きな企業での視点でしたが（氏曰くオーソリティバイアス？）そして少し偉そうでしたが(笑)、お世辞ではなく、小西氏の論文に触れてからAI,AGI実装の知識が深くなりました。真実・事実はイーロン氏（X)のテーマでもありますね。
本記事が、皆さんがより深く本質的な理解を得る一助となれば幸いです。
参考文献・一次情報（漏れがあるかも知れません）
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小西寛子「AIのハルシネーションとは何か？ 本当の原因と解決策」
https://hirokokonishi.com/hallucination-ai/ -
Hiroko Konishi [Why the Word “Hallucination” Is Stalling AI Research]
https://hirokokonishi.com/hallucination-why/ -
Konishi, Hiroko. (2024). Hallucination Is Not the Cause: A Policy Reframing Based on Structural Inducements in Large Language Models (FCL and NHSP).Zenodo.
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18095626 -
Konishi, Hiroko. (2024). Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models (V4.1): Cross-Ecosystem Evidence for the False-Correction Loop and the Systemic Suppression of Novel Thought.Zenodo.
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17720178
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