人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、ますます多くの研究者が大型言語モデル（ChatGPTなど）について詳しく調査しています。最近、アリゾナ州立大学の研究グループは、プレプリントプラットフォームarXivに注目を集める論文を投稿しました。彼らは、私たちがこれらのAIモデルを理解する際に誤解がある可能性を指摘しました。研究者たちは、これらのモデルは実際には「本当に考えたり推論したり」しているのではなく、単に相関を探しているだけだと述べています。
論文の中で、研究者たちは特に、AIモデルが答えを出す前に、表面上合理的な中間プロセスを生成することが多いことを挙げていますが、これは「推論を行っている」という意味ではありません。研究チームは、このようにAIモデルの行動を人間に擬人化する表現は、人々に誤解を与える可能性があると強調しています。彼らによると、大規模モデルの「考える」行為は、データ間の相関を見つけるための計算に過ぎず、因果関係の理解ではないということです。
図版出典：AI生成、画像提供サービス Midjourney
彼らは、その主張を裏付けるためにいくつかの推論モデルについても言及しています。DeepSeek R1のようなモデルは特定のタスクにおいて優れたパフォーマンスを示しますが、これによってそれらが人間並みの思考能力を持つことを証明するものではありません。研究によれば、AIの出力には実際の推論過程は存在せず、ユーザーがAIモデルが生成した中間入力を推論過程と見なすと、問題解決能力に関する誤った自信を持ってしまう可能性があります。
この研究は、AIにますます依存する時代において、これらの技術の能力に対して慎重に接する必要性を私たちに思い出させています。今後、大規模モデルの能力に対する理解が深まるにつれ、AI研究はより説明可能な方向へ進む可能性があり、ユーザーがAIの実際の仕組みをより明確に理解できるようになるでしょう。