人間の精神症状とAIのハルシネーションの類似性
Semantic Scholar
2026年6月15日 (月)
- •研究により、人間の精神病理と大規模言語モデルの出力エラーの間に類似性が特定された。
- •研究者は、AIのハルシネーションを事実を捏造する人間の傾向と関連付けた。
- •学際的な比較を通じて、AIの信頼性向上と精神医学的知見の深化を目指す。
2026年6月10日に学術誌『NPP—Digital Psychiatry and Neuroscience』で発表された研究が、人間の精神症状と大規模言語モデル（LLM）の出力エラーの間に共通点があることを指摘した。著者のJ. D. de Boer、S. Ciampelli、およびAraya K. Hailemariamの各研究者は、LLMや自動音声認識ツールが、人間におけるハルシネーションや作話（Confabulation）に類似した現象を頻繁に引き起こす仕組みを検証した。人間とAIモデルの双方において、情報が欠落している場合、一貫性はあるが事実としては誤った応答が生成される傾向がある。
本研究は、こうした共通のエラーが予測システムにおける一般的な計算原理に起因することを示唆している。研究チームは、AIを計算上の鏡として扱うことで、精神医学の知見がモデルのエラー率低減に貢献できると主張する。同時に、これらのパターンを特定することは、人間の脳がどのように知覚や記憶を構築しているのかを解明するための新たな洞察を提供するものである。