AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 生成 AI の基礎 問15
生成 AI の基礎／ビジネス課題への能力と限界生成 AI が、事実に基づかないもっともらしい誤った情報を自信ありげに生成してしまう現象を何と呼ぶか。また、その軽減策として有効なものはどれか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「生成 AI の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aハルシネーション（幻覚）。RAG などで信頼できる根拠を与えて軽減する
- Bオーバーフィッティング。学習データを増やして軽減する
- Cレイテンシー。インスタンスを増やして軽減する
- Dスロットリング。レート制限を上げて軽減する
正解：A
解説
ハルシネーション（幻覚）は、生成 AI が事実に基づかないもっともらしい誤情報を生成する現象で、RAG（信頼できる根拠文書を取得して与える）やグラウンディング、出典の提示などで軽減できます。オーバーフィッティング・レイテンシー・スロットリングは、別の概念で誤情報生成の現象ではありません。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A正しい。もっともらしい誤情報がハルシネーションで、RAGでの根拠付けが有効です。
- B誤り。オーバーフィッティングは過学習で、事実誤りの生成現象ではありません。
- C誤り。レイテンシーは応答遅延で、誤情報生成ではありません。
- D誤り。スロットリングはレート制限で、誤情報生成ではありません。