要点大規模言語モデル（LLM）…
解説
ねえねえ智也くん！この「HALT」っていう論文のタイトル、「止まれ！」って感じでカッコいいね。何について書いてあるの？
ああ、これはLLMが嘘をつく「ハルシネーション」を、モデルの「脳内」を覗き見して見破ろうっていう研究だよ。
脳内を覗き見！？AIにも隠し事があるってこと？
隠し事というか、LLMは「本当はよく分かっていない」時でも、無理やりそれっぽい答えを作っちゃう性質があるんだ。これを「忠実な読み出しの失敗」と呼んでいるよ。
あー、テストで分からない問題が出た時に、とりあえず何か書いて埋めちゃう学生みたいな感じかな？
まさにその通り。学生の答案用紙（出力テキスト）だけ見ると自信満々に見えても、本人の頭の中（内部状態）には「これ、間違ってるかも…」っていう不安信号が残っているはずだ、というのがこの論文の核心なんだ。
なるほど！じゃあ、その「不安信号」をどうやって見つけるの？
「プローブ」っていう、すごく小さな補助的なネットワークを使うんだ。LLMが計算している途中の「中間表現」、つまり脳内の電気信号みたいなものを取り出して、このプローブに通すことで「あ、今こいつ嘘つこうとしてるな」ってリスクを判定するんだよ。
中間表現って、モデルの最後の方のデータじゃないの？
そこが面白いところで、実は最後の方の層よりも、途中の層の方が「自信のなさ」がはっきり残っているらしい。最後の層は「もっともらしい言葉」を作ることに特化しすぎて、不安な気持ちを捨てちゃうみたいなんだよね。
へぇー！でも、そんなの計算してたら、AIの返事が遅くなっちゃわない？
そこがこのHALTのすごいところだよ。質問文を読み込んだ直後の中間表現だけを使うから、AIが答えを書き始めるのと同時に裏でこっそり計算できるんだ。だから、ユーザーを待たせる時間は実質ゼロだよ。
すごーい！並列処理ってやつだね。で、実際にちゃんと見破れるの？
実験では、AUROCっていう「どれだけ正確に分類できたか」を示す指標で、従来のテキストを分析する手法よりも高いスコアを出しているよ。特にQwen-2.5とかLlama-2みたいな有名なモデルで試して、しっかり効果が確認されているんだ。
AUROC…？あ、なんかグラフの面積が広いほど優秀ってやつだっけ。じゃあ、これがあればもうAIの嘘に騙されなくて済むの？
これ単体で完璧に防ぐというよりは、「ルーター」として使うのが現実的かな。リスクが低い時はそのまま答えさせて、リスクが高いと判断したら、もっと賢いモデルに交代させたり、ネットで検索（RAG）させたりするんだ。
適材適所ってことか！賢いね。これからのAIはどうなっていくと思う？
今後は、こういう「自分の限界を知っているAI」が主流になると思うよ。ただ、課題もあって、選択肢から選ぶだけの問題だと少し精度が落ちたり、学習データに偏りがあると判定が難しくなったりするんだ。そこをどう改善するかが次の研究テーマだね。
なるほどね〜。よし、私も智也くんが「今日のご飯、何でもいいよ」って言う時の中間表現を読み取って、本当は何が食べたいか当てるプローブを作っちゃおうかな！
俺の脳内を勝手にスキャンするなよ！それに、俺はハルシネーションなんて起こさないからな。
要点
- LLMがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」を、生成されたテキストではなくモデル内部の「隠れ状態（中間表現）」から直接読み取って検知する手法「HALT」を提案。
- LLMは内部的には「自信がない」という信号を持っていても、最終的な出力ではそれを隠して流暢に答えてしまうという仮説に基づいている。
- 質問文のトークンに対応する中間層の表現のみを利用するため、回答の生成と並列で計算でき、ユーザーへの応答遅延（レイテンシ）を実質ゼロに抑えられる。
- 検知器は非常に軽量なニューラルネットワーク（プローブ）で構成されており、計算コストはトークン1つ生成するよりも遥かに小さい。
- リスクが高いと判断された質問だけをより強力なモデルや検索エンジン（RAG）に転送する「ルーター」として活用することで、効率的で信頼性の高いAIシステムを構築できる。