本記事では、LLMにおける「ハルシネーション」が創薬研究においては良い影響を与える可能性を示した研究を紹介します。

LLMは科学分野での活用が進む一方で、入力に対して事実とは異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション」が問題視されてきました。しかし研究チームは、このハルシネーションが創薬に必要な創造性を促進する可能性に着目し、その効果を体系的に検証しています。

なお、LLMのハルシネーションという用語の使用には議論があります。ハルシネーションは人工知能が事実に基づかない情報を生成する現象を指しますが、その呼び方自体に対する見方は分かれています。現在では技術的な文脈で広く使用されており、AIの重要な課題の一つとして認識されています。本記事でもこの用語を引き続き使用します。

背景

LLMは科学分野における専門的な用途でも、活用され始めています。材料科学、生物学、化学など、多岐にわたる分野で研究ツールとして利用が進められています。

ただ、LLMには「ハルシネーション」と呼ばれる問題が存在します。入力されたソーステキストに関して、もっともらしいものの事実とは異なる情報や、無関係な内容を生成してしまう現象です。この問題はLLMの利用における信頼性や実用性を損なうとして懸念が示されています。

しかし一方で、ハルシネーションが創造性を促進する可能性も指摘されています。

創造性とは、既存の知識を単に取り出すだけでなく、組み合わせたり拡張したりすることで生まれます。実はこのプロセスは、ハルシネーションと類似した性質を持っています。

創造性が重要となる分野の例として、創薬が挙げられます。創薬プロセスでは、膨大な数の潜在的な薬剤を評価し、長期的な実験試験が必要とされ、時間とコストがかかります。これまでにも機械学習を活用して効率化が図られてきましたが、新薬の発見には専門知識と、新しいパターンを見出す創造性の両方が不可欠です。

研究者らは、LLMのハルシネーションが高度な機能や抽象的な性質を持つ分子の発見に貢献する可能性に着目し、創薬におけるハルシネーションの効果を体系的に検証することに取り組みました。

以下で詳しく紹介します。