ウェブサイトから情報を抽出する際、AIが存在しないデータを勝手に推測して誤った回答をする問題について、興味深い検証結果が公表されました。AIエージェントの取引システムを運営するEarn an Honest Dollarは、商品ページに価格が書かれていない場合などに、AIが古い価格などの「おとり」に惑わされずに「不明」と回答できるかを調査しました。
実験では16種類のAIモデルを対象に、データが欠落したテストページからの情報取得を試みました。「推測しないでください」という指示がない場合、AIは存在しない項目の70.7%(573件中405件)で架空の値を生成してしまいました。しかし、「ページにない値にはnullを使い、推測しないでください」というルールを明示すると、誤った生成は20.2%(574件中116件)へと急減しました。特に、以前の価格「493ドル」と書かれた商品ページでは、指示がないと16モデルすべてが493ドルと誤答したのに対し、指示を加えると誤答したモデルは1種類だけに減少しました。
さらに同社は、抽出されたデータに「元ページの根拠があるか」を別の安価なAIモデル(GPT-6 Luna)で二重チェックする手法も検証しました。その結果、生成された架空の値49件中38件を検出できたうえ、正しい47件の値について誤って却下した例はありませんでした。大型化された言語モデルは「知らない」と認めるより間違った回答をする傾向が指摘されていますが、モデル自体を再構築しなくても、確認や適切な指示で精度を高められることが示されました。
ただし、Earn an Honest Dollarは今回の実験対象がウェブからの情報抽出に限られていることを明確にしています。他の用途での効果については、今後の追加検証が必要だと述べています。