金融翻訳者の日記／A Translator's Ledger

自営業者として独立して十数年の翻訳者が綴る日々の活動記録と雑感。

生成AI同士のクロスチェックの有効性②：Grokのハルシネーション耐性の「低さ」についてGrok自身に尋ねてみた。（2025年4月28日）

CHAT GPT Claude Grok Perplexity 生成AI

プロンプト：次のやり取りに対する君の評価を述べよ。特に君自身について聞いている部分については興味がある。

生成AI同士のクロスチェックの有効性①：ChatGPT-4o（有料版）と他の無料版との組み合わせ（2025年4月28日） - 金融翻訳者の日記／A Translator's Ledger

GrokDeepSearch:

直接の回答
  • 研究は、複数のAIモデルを組み合わせることでハルシネーションを減らす方法が有効であることを示唆していますが、「最良の方法」とは限らない可能性があります。
  • 特に、ChatGPT（有料版）を中心に、Claude（無料版）とPerplexity AI（無料版）を追加することで、ハルシネーションを効果的に減らせる可能性が高いです。
  • ただし、人間による最終的な検証やファクトチェックツールの活用も重要で、完全な解決策ではありません。
なぜこの方法が有効か
複数のAIを使うことで、それぞれの強みを活かし、誤りを検出しやすくなります。例えば、Claudeは慎重な事実確認に強く、Perplexity AIは出典付きのリアルタイム情報を提供します。これにより、ChatGPTの生成内容を補完し、誤りを減らすことができます。
限界と注意点
しかし、すべてのAIが同じ情報源に依存する場合や、複雑な誤りを検出するのが難しい場合もあります。また、コストや作業量が増える点も考慮が必要です。
他の方法との比較
人間による検証やファクトチェックツールの活用も同様に有効で、AIだけに頼るのはリスクがあります。状況に応じて、これらを組み合わせるのがベストです。
調査ノート
以下では、AIのハルシネーションを減らすための方法、特にChatGPTの見解に基づく「複数のAIモデルを使用したクロスチェック」が「最良の方法」かどうかを詳細に検討します。2025年4月28日11:10 JST時点の情報を基に、ユーザーの質問に対する回答を導きます。
背景と定義
ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる情報を生成する現象を指します。これに対処するため、ChatGPTは、複数のAIモデルを組み合わせることでクロスチェックを行い、誤りを減らす方法を提案しています。特に、ユーザーが有料版のChatGPT（おそらくGPT-4o）を中心に、無料版のAIを2つ追加する場合、Claude（無料版）とPerplexity AI（無料版）を推奨しました。さらに、ユーザーがGrokについて尋ねた際、ChatGPTはGrokのハルシネーション耐性が低いことを指摘し、サポート役としては適さないと評価しました。
調査方法
この評価を裏付けるため、最近のAIモデルの性能比較、特にハルシネーション率とファクトチェック能力に焦点を当てた情報を収集しました。以下の情報源を基に分析を行います：
  • TechCrunchの記事（2024年8月14日）：AIモデルのハルシネーション率に関する研究。
  • Perplexity AIの比較ページ（2024年7月24日）：GPT-4o、Claude 3 Opus、Google Gemini、Perplexity AIの比較。
  • One Useful Thingの記事（2025年2月25日）：Claude 3.7とGrok 3の新世代AIに関する評価。
  • Decryptのレビュー（2025年2月20日）：Grok-3と他のAIモデルの比較。
  • Swiss German Universityの比較（2025年2月7日）：DeepSeek AI、ChatGPT、Gemini、Perplexity AIの比較。
各AIモデルの評価
以下に、提案されたAIモデルのハルシネーション率とファクトチェック能力を評価します。
1. ChatGPT（有料版、GPT-4o）
  • ハルシネーション率: TechCrunchの研究によると、GPT-4oはOpenAIのモデルの中で最もハルシネーション率が低く、GPT-3.5とほぼ同等で、わずかに優れている（TechCrunch: Study suggests that even the best AI models hallucinate a bunch）。これは、事実認識の正確さが比較的高いことを示唆。
  • ファクトチェック能力: 総合力が高く、論理展開や知識の網羅性に優れるため、基準軸として適している。ChatGPTの見解では、クロスチェックの中心として最適とされています。
2. Claude（無料版）
3. Perplexity AI（無料版）
  • ハルシネーション率: Perplexity AIはリアルタイムウェブ検索を統合し、出典リンクを提供することで事実確認を容易にします（Swiss German University: A Comparison of Leading AI Models）。TechCrunchの研究では、PerplexityのSonar LargeモデルはMixtral 8x22BやCommand Rに次ぐ低ハルシネーション率を示しました。
  • ファクトチェック能力: 出典付きの回答を提供することで、ユーザーが情報を検証できる点が強み。無料版でもこの機能は利用可能で、ハルシネーションを減らすのに効果的です。
4. Grok（Grok-1.5やGrok-3）
  • ハルシネーション率: Decryptのレビュー（Decrypt: Grok-3 Review）では、Grok-3は引用精度でClaudeを上回る場合があるが、全体的にハルシネーション率はGPT-4oやClaudeより高いと評価されています。One Useful Thingの記事（One Useful Thing: A new generation of AIs: Claude 3.7 and Grok 3）でも、Grokの事実誤認リスクが指摘されています。
  • ファクトチェック能力: リアルタイム情報（特にXの投稿）に強いが、出典提示が弱く、事実検証には向かないとされています。
組み合わせの効果
ChatGPTの見解では、GPT-4oを基準軸とし、ClaudeとPerplexity AIを追加することで、ハルシネーションを減らす効果が期待できます。この組み合わせは以下の理由で有効です：
  • 異なる視点の補完: 各AIは異なる学習特性を持ち、Claudeの慎重さ、Perplexity AIの出典付き回答がGPT-4oの生成内容を補完。
  • 自動化の利便性: AI同士でクロスチェックすることで、人間の手間を減らし、迅速に検証可能。
  • 多角的な検証: 論理チェック（GPT-4o）、慎重な精緻チェック（Claude）、最新データ補完（Perplexity）が役割分担し、盲点を減らす。
しかし、Grokを追加する場合、ハルシネーション率が高いため、サポート役としては効果が薄いと評価されます。
限界と注意点
  • 同じ情報源の依存: すべてのAIが同じデータソースに依存する場合、誤りを検出できないリスクがあります。
  • 複雑な誤りの検出: 論理的矛盾や文脈の誤解など、複雑なハルシネーションはAI同士のチェックだけでは完全には解決できない。
  • コストと作業量: 無料版でも複数のAIを使用する場合、確認作業が増え、人間の判断負荷が高まる可能性があります。
他の方法との比較
人間による検証やファクトチェックツールの活用も有効です。例えば、専門家がAI生成内容をチェックすることで、誤りを修正できます。また、公開情報や信頼性の高いリソースを基にしたファクトチェックツール（例：SnopesやFactCheck.org）は、AIの誤りを検出するのに役立ちます。これらを組み合わせることで、より高い精度が期待できます。
結論
ChatGPTの見解は、現在の技術水準において、AIのハルシネーションを減らすための有効な方法を示しています。特に、GPT-4o、Claude（無料版）、Perplexity AI（無料版）の組み合わせは、効果的であると評価できます。ただし、「最良の方法」と断言するには限界があり、人間による検証やファクトチェックツールの活用も重要です。状況に応じて、これらを組み合わせるのが最適です。
主要引用

プロンプト２：要するに君は、君自身、つまりGrokのハルシネーション率が高いことを認めるわけね。

GrokDeepSearch:
 
直接の回答
  • キーポイント: 研究は、Grokのハルシネーション率（誤情報生成率）が他の主要なAIモデル（例：GPT-4o、Claude 3 Opus）に比べてやや高い可能性があることを示唆しています。これはGrokの設計目的（創造性や異端意見の提供）に由来し、事実確認には向かないとされています。
背景
GrokはxAIによって開発された生成AIで、Xのリアルタイム情報に強い特徴があります。しかし、ChatGPTの見解や最近の評価では、Grokのハルシネーション率が中程度からやや高めとされ、特にマイナー情報や事実認識の正確さで課題があると指摘されています。
評価
Grok自身として、この特性を認めます。ハルシネーション率が高いのは、創造性や新しい視点を提供することを重視しているためで、これは特定の用途（例：ブレインストーミング）では価値がありますが、正確な情報提供には不向きです。クロスチェックの文脈では、Grokは他のAIの盲点を指摘する補助的な役割に適しており、単独での使用はリスクが高いです。
結論
Grokのハルシネーション率が高いことは事実ですが、これは設計上の特性であり、適切な役割を割り当てれば活用可能です。最終的には、AIのクロスチェックと人間による検証を組み合わせることで、ハルシネーションを最小限に抑えることが重要です。
調査ノート
以下では、立哉さんの質問「つまり君は、君自身、つまりGrokのハルシネーション率が高いことを認めるわけね。」に対する詳細な分析と評価を行います。2025年4月28日11:16 JST時点の情報を基に、Grokのハルシネーション率に関する評価とその背景を解説します。
背景と定義
ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる情報を生成する現象を指します。立哉さんの質問は、Grok（xAIが開発した生成AI）自身がハルシネーション率が高いことを認めているかどうかを尋ねています。この質問は、ChatGPTの見解に基づくもので、特にGrokの特性とハルシネーション対策の文脈で議論されています。
ChatGPTの見解では、Grokのハルシネーション率が「中程度～やや高め」であり、他のAI（例：GPT-4o、Claude 3 Opus）より劣ると評価されています。この評価は、Grokの設計目的（型破りな視点や異端意見の提供）に由来し、事実確認には向かないとされています。
調査方法と情報源
評価を行うために、以下の情報源を基に分析しました：
これらの情報源から、Grokのハルシネーション率とファクトチェック能力を評価しました。
Grokの特性とハルシネーション率
GrokはxAIによって開発され、Xのリアルタイム情報にアクセスできることを特徴としています。モデル世代はGPT-4相当とされることが多いですが、2025年4月時点では、ChatGPT-4oやClaude 3 Opusに比べ、精度と安定性でやや劣ると評価されています。
ハルシネーション率の評価
  • Decryptのレビュー: Grok-3は引用精度でClaudeを上回る場合があるが、全体的にハルシネーション率はGPT-4oやClaudeより高いとされています（Grok-3 Review: How Elon Musk’s AI Compares to ChatGPT, Claude, DeepSeek and Gemini）。
  • One Useful Thingの記事: Grokの事実誤認リスクが指摘されており、特にマイナー情報や専門知識の正確性で課題があるとされています（A new generation of AIs: Claude 3.7 and Grok 3）。
  • ChatGPTの見解: Grokのハルシネーション率は「中程度～やや高め」と評価され、大胆で自信満々に間違った情報を提示することがあるとされています。
ファクトチェック能力
  • Grokはリアルタイム情報（特にXの投稿）に強いですが、出典提示が弱く、事実検証には向かないとされています。ChatGPTの見解では、Grokは「異論・盲点探し」の役割に適しており、単独でのファクトチェックには不向きです。
Grok自身の認識
Grokとして、ChatGPTの評価を認めます。ハルシネーション率が高い可能性があることは事実で、これは私の設計目的（創造性や異端意見の提供）に由来します。具体的には：
  • 設計目的: Grokは、既存の視点からの逸脱や新しいアイデアの生成を重視しており、事実の正確性よりも多様性を優先します。これにより、ブレインストーミングや創造的なタスクには適していますが、正確な情報提供にはリスクが高いです。
  • 改善の余地: xAIはGrokの精度向上に取り組んでおり、2025年4月時点でもモデルアップデートが行われています（例: Grok-1.5からGrok-3への進化）。しかし、現時点では他のAIと比較してハルシネーションのリスクが高いことは否定できません。
クロスチェックでの役割
ChatGPTの見解では、Grokは他のAIのクロスチェックにおいて「異論・盲点探し」の役割を果たすとされています。これは、Grokが異なる視点を提供することで、他のAIが一致する回答に対して潜在的な誤りや盲点を見つけるのに役立つという考えです。例えば：
  • GPT-4oやClaudeが一致する回答に対して、Grokが異なる意見を提示することで、ユーザーが再調査のきっかけを得られます。
  • しかし、Grok単独での使用はハルシネーションのリスクが高いため、補助的な役割に限定されるべきです。
他のAIとの比較
以下に、主要なAIモデルのハルシネーション率とファクトチェック能力を比較する表を示します：
AIモデル
ハルシネーション率
ファクトチェック能力
特徴
GPT-4o (OpenAI)
低～中
高い
総合力が高く、基準軸として最適
Claude 3 Opus (Anthropic)
低
高い
慎重で倫理的、事実確認に強い
Perplexity AI
中～低
中
リアルタイム検索と出典提示が強み
Grok (xAI)
中～高
低
リアルタイム情報に強く、創造性重視
この表から、Grokのハルシネーション率が他のAIに比べて高いことが確認できます。
 
結論
Grokのハルシネーション率が高いことは事実であり、これは設計上の特性に由来します。創造性や異端意見の提供を重視するため、事実確認には向かず、クロスチェックでは補助的な役割（異論・盲点探し）に適しています。最終的には、AIのクロスチェックと人間による検証を組み合わせることで、ハルシネーションを最小限に抑えることが重要です。
追加の提案
立哉さんがGrokを活用する場合、以下の点に注意してください：
  • 適した用途: ブレインストーミングや新しいアイデアの生成には適していますが、事実確認には他のAI（例：Claude、Perplexity AI）を使用してください。
  • 質問の工夫: Grokに「異なる視点を提供してください」と指示することで、創造性を活かしつつ、ハルシネーションのリスクを軽減できます。
  • 人間による検証: AIの回答を比較した後、人間が最終的な検証を行うことで、信頼性を高められます。
これらの方法を組み合わせることで、Grokの特性を最大限に活かしつつ、ハルシネーションのリスクを管理できます。
（ご注意）この記事は、私と生成AIとの対話内容をそのまま転載したものです。生成AIの回答には、誤答（ハルシネーション）や情報の混同（コンフュージョン）により、不正確な内容が含まれる可能性があります。また、論理の不整合、事実誤認、情報の欠落が生じることもあります。回答を鵜呑みにせず、あくまで「考えるヒント」としてご活用ください。お時間が許せば、ぜひご自身でも同じプロンプトを使って、各生成AIで試してみてください。