【要約】AIの嘘を見抜く？Gemini の検索＆画像グラウンディングを実際に試してわかったこと [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
生成AIを利用するユーザーは、AIが学習データに基づき、古い情報や誤った情報を自信満々に回答するリスクに直面している。特に、回答の根拠となる出典が示されない場合、情報の真偽を判断する手段がない。
- ・学習時点の古い情報を最新として回答するリスク
- ・回答の根拠（ソース）が不明なため、検証が困難
- ・ハルシネーションが発生した際の検知コストの増大
// Approach
検証者は、Google CloudのVertex AI上でGeminiモデルを用い、検索機能を統合した検証を行った。テキストと画像の各側面から、グラウンディングの挙動を詳細に比較している。
- ・
gemini-2.5-flashを用い、Web検索によるテキスト回答と出典の紐付けを検証 - ・
gemini-3.1-flash-imageを用い、画像検索（image_search）の挙動を確認 - ・検索キーワード、出典、回答内容の対応関係を評価
// Result
検証の結果、グラウンディングは回答の正確性を保証するものではなく、検証を容易にするものであると判明した。これにより、情報の信頼性を担保する新たな運用モデルが示された。
- ・出典（URL）の提示により、ユーザーが情報の誤りに自力で気づける
- ・画像検索により、視覚的な裏付けも出典付きで取得可能
- ・検索結果に依存するため、回答の揺れや誤りは依然として発生する
Senior Engineer Insight
> 実戦投入においては、AIの回答を盲信する設計を避けるべきだ。グラウンディングはハルシネーションを完全に排除するものではない。検索結果の質に依存するため、回答の揺れも発生する。したがって、出典を提示し、人間が最終確認を行う「Human-in-the-loop」のプロセスを組み込むことが、システムとしての信頼性を担保する鍵となる。RAG（検索拡張生成）の実装においても、単なる情報の注入ではなく、検証可能性の設計に注力せよ。