AIF責任あるAIのガイドライン
生成AIが提供する情報の透明性を確保し、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを軽減するためのベストプラクティスはどれですか？
A回答を生成した情報源（ソース）への参照・引用をユーザーに提示する。
✓ 正解
情報源への参照・引用を提示することでユーザーが独自に事実確認できるようになり、AIの回答の根拠が明確になるためハルシネーションの影響を軽減し透明性を確保するベストプラクティスです。
Bモデルのパラメータ数を倍に増やしてモデルの回答精度を向上させる。
パラメータ数を増やすことでモデルの表現力は高まる可能性がありますが、ハルシネーションの根本的な解消や回答の透明性確保には直結せず、情報源の明示という観点では不十分です。
Cモデルのソースコードをすべてオープンソースとして外部に公開する。
オープンソース化はモデルのコードや重みを公開することであり、個別の回答がどの情報に基づくかという透明性とは別次元の取り組みであり、ハルシネーション軽減の手段にもなりません。
Dプロンプトで「絶対に嘘をつかないでください」と明示的に繰り返し指示する。
プロンプトで正直さを指示することはモデルの傾向を多少調整できる場合がありますが、ハルシネーションを技術的に防ぐ保証はなく、透明性確保のベストプラクティスとしては不十分です。
解説
正解はAです。AIの回答に対して、根拠となったドキュメントや情報源への参照（引用元リンクなど）を提示することで、情報の透明性が高まり、ユーザー自身が事実確認を行えるため、ハルシネーションの影響を軽減するベストプラクティスとなります（RAGのアーキテクチャ等でよく実装されます）。
Bのパラメータ数の増加は精度向上に寄与する可能性がありますが、ハルシネーションを完全に防ぐことや透明性の確保には直結しません。
Cのオープンソース化はモデルの透明性とは別次元の話です。
Dのプロンプトによる指示だけでは、ハルシネーションを確実に防ぐことは不可能です。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでAIFを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →