大規模言語モデル（LLM）は企業運営を変革する力を持っていますが、それと同時に「幻覚」と呼ばれる重大な課題も抱えています。これは、事実に基づかない情報を生成する現象で、信頼性や利益への悪影響が懸念されます。
これを防ぐには、モデルの常時監視や強力なセキュリティ対策など、積極的な管理が必要です。
具体的には、専門分野に即したデータでモデルを微調整すること、精緻なプロンプト設計を実施すること、そしてリアルタイムで反応を検証し、フィードバックを行う体制を整えることが重要です。
また、AIの動作を透明にし、異常をいち早く検出するための監視体制も不可欠です。
さらに、ユーザーによる悪意ある指示に対する防御策を確固たるものとするため、プロンプトインジェクション攻撃への抵抗力を強化する必要があります。
賢明なAI運用と進化を実現することで、企業は大きな可能性を秘めたLLMを最大限に活用することができるでしょう。
出典 : How Observability Can Help Solve Hallucinations in Your AI Implementation https://builtin.com/articles/ai-observability-solve-hallucinations
