[論文レビュー] Engineering of Hallucination in Generative AI: It's not a Bug, it's a Feature

Tim Fingscheidt, Patrick Blumenberg+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 11, 2026

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 0

ひとこと要約

論文は生成AIにおける統制された幻覚が有益になり得ると主張し、望ましい結果のために限定的な幻覚を促すための単純な確率工学技術を概説する。

ABSTRACT

Generative artificial intelligence (AI) is conquering our lives at lightning speed. Large language models such as ChatGPT answer our questions or write texts for us, large computer vision models such as GAIA-1 generate videos on the basis of text descriptions or continue prompted videos. These neural network models are trained using large amounts of text or video data, strictly according to the real data employed in training. However, there is a surprising observation: When we use these models, they only function satisfactorily when they are allowed a certain degree of fantasy (hallucination). While hallucination usually has a negative connotation in generative AI - after all, ChatGPT is expected to give a fact-based answer! - this article recapitulates some simple means of probability engineering that can be used to encourage generative AI to hallucinate to a limited extent and thus lead to the desired results. We have to ask ourselves: Is hallucination in gen-erative AI probably not a bug, but rather a feature?

研究の動機と目的

• 幻覚が生成AIの有用な機能であり欠陥だけではないという見解を動機づける。
• 幻覚を制御するための単純な確率工学の方法を提案する。
• 幻覚がテキストおよび動画生成システムで望ましい結果につながる方法を議論する。

提案手法

• 大規模言語モデルとビジョンモデルにおける幻覚についての概念的議論を提示する。
• 幻覚を限定的に促す確率工学的アプローチを説明する。
• 特定のタスクを達成するために幻覚を活用する際の実務的考慮事項を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成AIにおける幻覚はバグではなく機能として活用できるか？
• RQ2 制御された幻覚を促す単純な確率工学技術とは何か？
• RQ3 どのような状況で幻覚はAIシステムにおいて望ましい結果を改善または実現するのか？

主な発見

• 適切に制限された幻覚は、生成AIにおける意図した結果の達成に寄与し得る。
• 幻覚を限定的な程度まで促すための単純な確率工学的方法を用いることができる。
• 本研究は幻覚を intrinsic な欠陥ではなく設計上の機能として捉える枠組みを提供する。
• この議論は講演からの考察に基づくもので、実践的な含意を要約している。