AWS認定資格 無料問題集

解答

正しい解答：Ｃ. モデルが、実際には存在しない事柄を事実のように生成すること。

　URL を直接入力して「解答・解説」画面を表示した場合、何を選択・解答したかを特定できないため、解答の正誤判定ができません。必要に応じて「同じ問題に再挑戦」ボタンをクリックして、この問題に再チャレンジしてみてください。

徹底解説

　生成AIにおけるハルシネーションと呼ばれる不具合を説明しているものは、「モデルが、実際には存在しない事柄を事実のように生成すること」 です。Amazon Bedrock は、AWS が提供する生成 AI アプリケーションの構築プラットフォームであり、様々な基盤モデルを手軽に利用することができるマネージド型のサービスです。生成 AI における重要な課題のひとつにハルシネーションがあります。ハルシネーションとは、実際には存在しない内容や事実と異なる情報をあたかも正確であるかのように出力してしまう現象です。生成 AI では、訓練データに含まれていない情報が欠けている部分に対して、基盤モデルが、推測により補完しようとするために、このような不具合が発生することがあります。本問題の旅行代理店のユースケースでは、例えば、生成 AI が実在しない観光名所である 「空中に浮かぶ温泉町」 への旅を提案してしまうような状況です。生成 AI のハルシネーションを抑えるには、明確で精度の高いプロンプト設計と、検証済みデータの活用、出力内容の人による確認を組み合わせることが重要となります。
　その他の選択肢は、ハルシネーションを説明したものとはなっていません。「モデルが、曖昧な言葉に敏感すぎて不正確な情報を返すこと」 は、生成 AI が文脈理解に失敗している状況で、モデルに問題があることは推測されますが、この問題はハルシネーションの意味する事象ではありません。また、「モデルが、セキュリティ上の懸念から情報を提供しないこと」 は、生成 AI が安全性に配慮して応答を控えている状況であり、不具合ではなく設計上の制約による動作です。「モデルが、訓練データに過度に依存して柔軟な応答ができなくなること」 は、過学習による問題であり、モデルが訓練データのパターンに縛られすぎて新しい入力に対して適切な対応ができなくなる状態を示しています。出力内容が事実と異なるというよりも、応答の幅が狭くなる問題であり、ハルシネーションの特徴であるとは異なる現象です。