研究によると、大規模言語モデル（LLM）に対し、曖昧なトピックについて特に簡潔な回答をするよう指示すると、事実性が損なわれ、ハルシネーション（虚偽の情報を生成すること）が悪化する可能性があることが判明しました（Kyle Wiggers/TechCrunch）。

カイル・ウィガース / TechCrunch: ある研究によると、LLM（大規模言語モデル）に対して、特に曖昧なトピックに関して回答を簡潔にするように指示すると、事実性が損なわれ、ハルシネーション（誤った情報や存在しない情報を生成すること）が悪化する可能性があることが判明しました。つまり、AIチャットボットに簡潔さを求めると、そうでなければ起こらないはずのハルシネーションを起こしやすくなるということです。