Why Hallucinations Happen: Causes and Mitigations
AI Navigate Original / 4/27/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- LLMのハルシネーションは、もっともらしい形で誤情報を生成する現象で「もっともらしい嘘」と捉えられる。
- 主な発生要因は、次トークン予測による性質、学習データの限界、ニッチ領域での弱さ、文脈（コンテキスト）不足などである。
- 対策としてはRAG、ツール利用、推論手順の明示（CoT）、自己整合性（Self-Consistency）、信頼度の表示、そして人手によるレビューが挙げられる。
- 利用領域のリスク許容度に差があり、医療・法務・金融では厳格な人間の承認が必要になる。
- 新しい推論モデルは改善するが、ハルシネーションを完全にはなくせない。
- Hallucinations = plausible-sounding lies from LLMs.
- Causes: next-token prediction nature, training data limits, niche to
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