AIが作った参考文献は本当に存在するのか？論文投稿前に確認したいハルシネーションとファクトチェックの重要性
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIを利用して論文執筆を行う研究者が急増しています。
英文表現の改善や文章構成の整理、考察のアイデア出しなど、AIは研究活動を支援する強力なツールとなりました。
しかし、その一方で見落とされがちなリスクがあります。
それが「ハルシネーション（Hallucination）」です。
生成AIは非常に自然な文章を作成できますが、その内容が必ずしも正しいとは限りません。
実在しない文献、誤ったDOI、存在しない研究機関名、架空の定義や手法などを、あたかも事実であるかのように生成してしまうことがあります。
論文投稿において、このような誤情報が含まれている場合、査読や編集段階で問題となる可能性があります。
今回は、研究者が知っておきたいハルシネーションのリスクと、投稿前ファクトチェックの重要性について解説します。
AIは「それらしい嘘」を作ることがある
生成AIの特徴は、文章を予測しながら生成することです。
つまり、
「正しい答えを検索している」
のではなく、
「もっとも自然に続く文章を生成している」
という仕組みです。
そのため、
・存在しない参考文献
・誤った著者名
・実在しないDOI
・存在しない研究結果
・誤った数値
が生成されることがあります。
しかも、その文章は非常に自然なため、研究者自身が見落としてしまうケースも少なくありません。
特に文献レビューや考察部分でAIを活用した場合、このリスクは高くなります。
AI依存度低減校閲とファクトチェックは役割が異なる
ここで誤解されやすいのが、
「AI依存度低減校閲を受ければハルシネーションも解決する」
という考え方です。
実際には役割が異なります。
AI依存度低減校閲では、
・AI特有の不自然な表現
・AIらしい文章構造
・論理展開の違和感
・過度に一般化された表現
などを見直し、より自然で学術的な文章へ改善していきます。
一方で、
参考文献の実在確認やDOIの照合、研究内容の事実確認までは自動的に保証されるわけではありません。
つまり、
AI依存度低減校閲
＝文章品質とAI依存リスクへの対応
投稿前ファクトチェック
＝事実関係や引用情報の確認
という違いがあります。
なぜAI自身では確認できないのか
「ChatGPTにもう一度確認させれば良いのでは？」
と考える方もいるかもしれません。
しかし、ここにも限界があります。
生成AIは、
自分が過去に作成した文章
他のAIが作成した文章
研究者自身の原稿
を比較して、
「これは自己剽窃である」
「ここはSimilarity Indexが高い」
と判断することはできません。
また、
「この文献は実在する」
「このDOIは正しい」
という確認も保証できません。
AIは文章生成ツールであり、学術的な監査ツールではないからです。
そのため、投稿前には別途の確認作業が必要になります。
投稿前ファクトチェックで確認できること
NAIの投稿前ファクトチェックでは、主に以下の項目を確認しています。
①引用文献情報の確認
Reference listに記載された
・DOI
・著者名
・掲載誌名
・巻号
・ページ情報
などの整合性を確認します。
なお、本文中のすべての主張の真偽を検証するサービスではありません。
Reference listを中心に、投稿前の確認作業を行うサービスです。
②AIレポート内でハイライトされた固有名詞等の確認
必要に応じて、
・固有名詞
・文献名
・研究機関名
・専門用語
・数値表現
などについて確認を行います。
ただし、この確認は原稿の状態や分野特性、確認範囲によって対応可能な内容が異なります。
そのため、すべての固有名詞や全内容を保証するサービスではありません。
NAIにできること
投稿前ファクトチェックで対応できるのは、
・Reference情報の確認
・DOI確認
・著者情報確認
・掲載誌情報確認
・AIレポートで指摘された固有名詞等の確認
・投稿前のリスク可視化
です。
また、AI依存度低減校閲と組み合わせることで、
・AI特有の不自然な文章の改善
・AI Writing Score対策
・自然な学術表現への修正
も行うことができます。
NAIにできないこと
一方で、以下については対応範囲外となります。
・論文全体の事実関係を100％保証すること
・研究データそのものの正しさの保証
・実験結果の再現性確認
・本文中のすべての記載内容の真偽確認
・すべてのハルシネーションを完全排除すること
最終的な研究内容の責任は著者にあります。
そのため、研究者自身による確認作業も不可欠です。
まとめ
生成AIは研究活動を大きく効率化しました。
しかし、
「AIが書いたから安心」
ではありません。
近年はSimilarity Indexだけでなく、AI Writing ScoreやAI依存度も投稿時のリスクとして認識されつつあります。
さらに、ハルシネーションによる誤引用や不正確な文献情報は、論文の信頼性そのものに影響を与える可能性があります。
AI依存度低減校閲による文章品質の改善と、投稿前ファクトチェックによる引用情報の確認。
この二つを適切に組み合わせることで、より安心して投稿準備を進めることができます。
論文投稿前に少しでも不安がある場合は、第三者の視点による確認を活用することも有効な選択肢と言えるでしょう。
