責任あるAIと倫理定義問題
AIシステムにおける「ハルシネーション（Hallucination）」とは何を指すか？
A.モデルが学習データを過度に記憶し、訓練データをそのまま出力してしまう現象
✗ 学習データをそのまま出力する現象は「記憶化（Memorization）」または「データ漏洩」と呼ばれます。
B.モデルが事実に基づかない情報を自信を持って生成・出力してしまう現象← 正解
✓ 正解です。ハルシネーションとはLLMなどが事実と異なる内容を確信を持って生成してしまう問題を指します。
C.モデルが入力プロンプトの意図を誤解し、全く無関係な回答を返す現象
✗ プロンプトの誤解による無関係回答はハルシネーションとは区別される別の問題です。
D.モデルが推論時に過剰な計算リソースを消費し、レイテンシが増大する現象
✗ 計算リソースの過剰消費はパフォーマンス・スケーラビリティの問題であり、ハルシネーションではありません。
「責任あるAIと倫理」の他の問題
「説明可能なAI（Explainable AI / XAI）」とは何を指すか？AIにおける「公平性（Fairness）」の文脈で「個人差別的バイアス（Individual Fairness）」とはど…「プロンプトインジェクション（Prompt Injection）」とはどのような攻撃手法か？責任あるAIの原則における「人間による監視（Human Oversight）」とはどのような概念か？AWSの責任あるAIフレームワークにおける「プライバシーとセキュリティ」の原則として最も適切に説明しているものはどれか？AIにおける「バイアス（Bias）」と「分散（Variance）」の違いとして最も適切に説明しているものはどれか？