生成AIの「嘘」を法的リスクとして管理する：不確実性スコアによる責任分界点とSLA設計
AIのハルシネーションを完全に防ぐことは不可能ですが、技術指標を用いて法的リスクを制御することは可能です。不確実性（Uncertainty）を定量化し、契約上の責任分界点を明確にするための実践的フレームワークを、AIアーキテクトが解説します。
キーワード解説
AIモデルの「不確実性（Uncertainty）」を定量化する幻覚予測メトリクス
AIモデルの「不確実性（Uncertainty）」を定量化する幻覚予測メトリクスとは、生成AIモデルが出力する情報の信頼性を評価し、その「幻覚（ハルシネーション）」のリスクを事前に予測するための指標群です。モデルが生成した回答がどれほど確信度が高いか、あるいは不確実であるかを数値化することで、その情報の信頼性や誤情報の可能性を把握します。特に、大規模言語モデル（LLM）において問題となる事実誤認や非論理的な出力を抑制・管理するために開発されており、法的責任の分界点やサービス品質保証（SLA）の設計において重要な役割を果たします。これは「幻覚（ハルシネーション）指標」という広範なテーマの一部であり、AIシステムの信頼性と安全性向上に不可欠な概念です。具体的には、モデルの内部状態や複数の出力候補のばらつきなどを分析し、不確実性スコアとして提示します。
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AIモデルの「不確実性（Uncertainty）」を定量化する幻覚予測メトリクスとは
AIモデルの「不確実性（Uncertainty）」を定量化する幻覚予測メトリクスとは、生成AIモデルが出力する情報の信頼性を評価し、その「幻覚（ハルシネーション）」のリスクを事前に予測するための指標群です。モデルが生成した回答がどれほど確信度が高いか、あるいは不確実であるかを数値化することで、その情報の信頼性や誤情報の可能性を把握します。特に、大規模言語モデル（LLM）において問題となる事実誤認や非論理的な出力を抑制・管理するために開発されており、法的責任の分界点やサービス品質保証（SLA）の設計において重要な役割を果たします。これは「幻覚（ハルシネーション）指標」という広範なテーマの一部であり、AIシステムの信頼性と安全性向上に不可欠な概念です。具体的には、モデルの内部状態や複数の出力候補のばらつきなどを分析し、不確実性スコアとして提示します。