解説

ハルシネーション（Hallucination：幻覚）は、生成AIが事実に反する内容をあたかも正しいかのように自信を持って出力する現象です。大規模言語モデル（LLM）は確率的に次のトークンを予測しながら文章を生成するため、学習データに存在しない事実でも「もっともらしい文章」として生成してしまうことがあります。例えば存在しない論文を引用したり、実在しない人物の業績を説明したりします。生成AIを業務利用する際にはハルシネーションに注意し、重要な情報は必ず一次情報で確認することが求められます。IT試験では生成AIの特性・リスク・活用方法に関する問題が増えており、ハルシネーションは必須用語です。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

エコーチェンバーは、SNS等で同じ意見・価値観を持つ人々だけが集まり、特定の意見が増幅・強化されて偏った情報環境が生まれる現象です。AIの出力に関する用語ではなく、情報社会における意見の偏りを表す社会的現象です。

選択肢 イ

シンギュラリティ（技術的特異点）は、AIが人間の知能を超えた後に文明や社会が劇的に変化するという概念・予測を指します。AIの未来に関する議論で使われる用語であり、現在の生成AIの誤出力現象を表す用語ではありません。

選択肢 ウ

ディープフェイクは、深層学習（ディープラーニング）を使って人物の顔や声を合成・改ざんした偽の動画・音声コンテンツを指します。虚偽の映像・音声を生成する技術であり、テキスト生成AIの誤った事実出力現象（ハルシネーション）とは区別が必要です。

解くときのポイント

ハルシネーション＝「生成AIが事実ではないことをもっともらしく出力する現象」。「もっともらしいが誤り」というキーワードが決め手。ディープフェイク（映像偽造）、エコーチェンバー（情報偏向）、シンギュラリティ（AI超知能予測）と混同しないように。