拓海さん、最近社内で「LLMが間違ったことを言う」と部下が騒いでましてね。具体的に何をどう検証すればいいのか、いまいち掴めないんです。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、大事なのは「言ったことが事実かを多言語で体系的に確かめる基準」を持つことです。Poly-FEVERはそれを初めて本格的に整えたデータセットなんですよ。
要するに、社内チャットや報告書でAIが変なことを言った時に、それがただの言い間違いか、本当に根拠のない「幻覚」なのかを見分ける道具ができた、という理解で良いですか？
その理解はかなり核心を突いていますよ。大丈夫、一緒に分解していきます。ポイントは三つ、1) 多言語対応、2) 事実検証の標準化、3) 幻覚（hallucination）検出の評価です。順に説明しますね。
多言語が肝というのは分かります。うちの海外拠点向けの案内文でも違う言語だとAIの信頼度がまちまちでして。で、現場でどう使うかのイメージがまだ掴めないのです。
良い質問ですね。身近な例で言うと、英語の契約書とスペイン語の契約書でAIが違う結論を出すような状況です。Poly-FEVERは11言語で同じ事実の検証ケースを用意して、どの言語でどう誤るかを比較できるようにしました。
これって要するに、言語ごとにAIのクセや誤り方を『見える化』するということ？ それが分かれば投資対効果の判断もしやすくなりますかね。
その通りです。言語やトピックごとの幻覚頻度を把握すれば、どの業務に人手のチェックが必要か、どの言語で追加の学習データが要るかがわかるんです。結果としてコスト配分が合理化できますよ。
実務的にはどれくらいの手間がかかりますか。現場に負担をかけたくないんですが、最小工数で検証する方法はありますか。
大丈夫、手順は段階的にできますよ。まず代表的なトピックと重要言語を絞ってサンプルを検証し、その結果をもとに重点箇所を人が精査する。これが費用対効果の高い運用です。
わかりました。最後に私の理解を確認させてください。Poly-FEVERは11言語で約78,000件の検証データを持っていて、それを使えば言語やトピック別にAIの『幻覚』の出やすさが比較できる、ということですね。
完璧です！その理解だけで会議で十分説明できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
