プロンプトエンジニアリングAIハルシネーションを解説！“もっともらしい嘘”が生まれる仕組みと対策
大規模言語モデルによる“AIハルシネーション”は、ありもしない情報を信憑性たっぷりに生成するリスクをはらみます。この記事では、発生の仕組み、社会的リスク、効果的な対策（RAGやFact-checkingなど）を詳しく解説。安全で信頼できるAI活用を目指す必読の内容です。
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プロンプトエンジニアリング大規模言語モデルのリスクを正しく理解！誤情報・バイアス・プライバシー問題をどう克服する？
誤情報の拡散、バイアスや差別表現、プライバシー侵害など、大規模言語モデル（LLM）がもたらすリスクをわかりやすく解説。Googleの研究にも触れつつ、適切なモデル適応（Adaptation）やグラウンディング強化のポイント、回避策・ベストプラクティスをご紹介します。
プロンプトエンジニアリング大規模言語モデルがもたらすリスクとは？誤情報・バイアス・セキュリティへの対策を徹底解説
大規模言語モデル（LLM）を活用する際に注意すべきリスクをわかりやすく解説。誤情報の拡散やバイアス、プライバシー侵害、セキュリティなどの問題点と、それを回避するための具体的な対策やベストプラクティスをご紹介します。