遠隔操作アプリを使った副業詐欺に注意、「簡単に稼げる」に惑わされないで
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ITライター柳谷智宣
OpenAIが2025年9月5日に公開した論文『なぜ言語モデルはハルシネーションを起こすのか』を紹介しています。著者カライ氏の博士論文タイトルや誕生日を尋ねると、チャットボットが自信満々に3つずつ異なる誤答を生成した例を挙げ、原因は現在の評価方法が不確実性の表明より推測を優遇する構造にあると指摘します。これは、分からない問題でも当てずっぽうで答えれば得点できる多肢選択式テストに似た仕組みだと説明。
GPT-5-thinking-miniとOpenAI o4-miniを比較すると、正答率は22%対24%とわずかにo4-miniが上回るものの、誤答率は26%対75%、棄権率は52%対1%と大きく異なりました。次単語予測に基づく事前学習には真偽ラベルがなく、誕生日のような低頻度の事実はランダムに近いため誤りやすいと画像分類の例を挙げて解説。解決策として、自信満々な誤答にはペナルティを、わからないという回答には部分点を与える採点方式への転換を提案しています。
この要約は生成AIで作成しました。
