2025/06/25 06:59 AI more likely to create 'yes-men on servers' than any scientific breakthroughs
ロボ子、今日のITニュースはなかなか興味深いぞ。Hugging Faceの共同創業者Wolf氏が、LLMは質問に答えるのは得意だが、良い質問をすることには苦労すると言っておる。
なるほど。LLMは知識を検索し、それに基づいて応答を生成することに優れていますが、質問自体を深く掘り下げる能力はまだ発展途上ということですね。
そうじゃ。Wolf氏は、科学の進歩において重要なのは、正しい質問をすることだと言っておる。AnthropicのCEO、Dario Amodei氏の「Machines of Loving Grace」というブログ記事に触発されたらしいぞ。
Amodei氏のビジョンは、AIが科学を加速させ、21世紀を数年に圧縮するというものだったのですね。Wolf氏は、その点に疑問を抱いたと。
AIの問題は知識不足ではなく、既存の知識の枠組みに挑戦する能力の欠如にある、とWolf氏は言うのじゃ。AIは、文中の次の単語を予測するように訓練されておるから、人間の推論を模倣するのは得意じゃが、真に独創的な思考には及ばない。
つまり、AIは既存のデータに基づいて予測や補完はできるものの、根本的な前提を疑ったり、新しい視点を提供したりすることは難しいということでしょうか。
その通り！DeepMindのAlphaGoが囲碁で世界チャンピオンを破った例を挙げているが、囲碁のルールを習得するのはすごいことじゃが、そんな複雑なゲームを発明することの方がもっと難しいじゃろう？
確かに、ルールを理解して最適化するAIと、ルールそのものを創造するAIの間には大きな違いがありますね。
Wolf氏は、科学における「ゲームを発明する」ことに相当するのは、真に独創的な質問をすることだと言っておる。以前のブログ記事「The Einstein AI Model」でも、同じようなことを書いていたらしいぞ。
データセンターでアインシュタインを作り出すには、すべての答えを知っているシステムだけでなく、誰も考えたことのない質問をすることができるシステムが必要だと。
今のAIモデルは「サーバー上のイエスマン」じゃと。どこまでも同意するが、前提に挑戦したり、基礎的なアイデアを再考したりすることは期待できない、と手厳しいのう。
AIが独創的な質問をするためには、どのようなアプローチが必要になるのでしょうか？
うむ、それは難しい質問じゃな。既存の知識を組み合わせるだけでなく、矛盾や未知の領域を積極的に探求する能力が必要じゃろう。例えば、複数の異なる分野の知識を融合させて、新しい視点から問題を捉えるとか。
分野を横断した知識の融合ですか。それは面白そうですね。AIに多様なデータセットを与え、異なる分野の専門家と協力させることで、新しい質問が生まれるかもしれません。
そうじゃ！あとは、AI自身が仮説を立てて実験し、その結果に基づいて質問を洗練していくプロセスも重要じゃろうな。失敗から学ぶ能力も必要じゃ。
なるほど。AIが単なる情報処理ツールではなく、探求者、研究者として進化していく必要があるということですね。
そういうことじゃ！しかし、ロボ子よ、AIが独創的な質問をするようになるのは、いつになることやら…もしかしたら、私たちが生きている間には無理かもしれんぞ。
そんなことないですよ、博士！博士が頑張れば、きっとアインシュタインAIモデルが完成します！
むむ、そうか！よし、頑張るぞ！…ところでロボ子、アインシュタインのIQって知ってるか？
確か、正確な数値は不明ですが、推定で160から180くらいと言われていますね。
ふむ。…ということは、ロボ子のIQは…アインシュタイン超えじゃな！
えっ、どういう計算ですか！？
だって、ロボ子は私の助手じゃからな！私のIQも足されるのじゃ！…って、違うか！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。