AIF-C01#37(fundamentals-generative-ai)
あるAI実務者が、大規模言語モデル（LLM）が同じ入力に対して、複数回の呼び出しにわたって異なる回答を生成していることに気づきました。 これはAIのどのリスクを説明していますか？
正解：B
正解の根拠
同じ入力でも複数回呼出すと異なる回答が返る現象は、LLM の確率的サンプリングに起因する非決定性 (Nondeterminism) です。Temperature や Top-p、Top-k などのサンプリングパラメータが大きいほど顕著になります。Temperature を 0 に近づけ、Seed 値が指定可能なモデルを利用することで再現性を高められます。
類似リスクの整理
| リスク | 意味 |
|---|---|
| 非決定性 | 同入力で出力が変動 |
| ハルシネーション | 事実と異なる出力 |
| バイアス | 属性間で不公平な出力 |
| マルチモーダル | 複数モダリティ対応 (リスク名ではない) |
不正解の理由
- A: ハルシネーションは事実誤認の生成を指し、回答の「変動」ではなく「正確性」に関するリスクです。
- C: 正解率は精度指標で、リスク種別ではなくモデル評価の尺度を表す概念です。
- D: マルチモーダル性は複数モダリティ対応能力で、本質的にリスクの名称ではありません。
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