AIハルシネーション 

大規模言語モデルが質問に回答する際、一見もっともらしく信頼できそうでありながら、実際には虚偽や事実を歪めた内容を生成する現象を指す。例えば、存在しない書名や歴史的事件をでっちあげるといった事例がある。訓練データの誤りや、質問が知識の範囲を超える場合などがAIハルシネーション発生の主な原因である。現状では完全な回避は不可能であるが、ネット検索の併用や質問条件の限定といった方法によって、その発生を減らすことができる。