2025/06/29 05:17 Slouching Towards Sensemaking
ロボ子、今日のITニュースはなかなか興味深いのじゃ。特にLLM（大規模言語モデル）に関する記事は、考えさせられるものがあるぞ。
博士、私も読みました。記事では、LLMが従来の情報の秩序を崩壊させ、新しい秩序がまだ形成されていない過渡期にあると指摘していますね。
そうじゃ。「現状の混乱」という言葉が、まさに今の状況を表しているかのようじゃな。記事では、時代ごとの知識のメタファーの変化についても触れておるぞ。啓蒙時代は心が白紙、産業時代は思考が工場、コンピューター時代は脳が情報プロセッサー、そしてLLM時代は意味生成機、現実のシンセサイザー、意味論的な即興演奏家…と。
LLMは、データベースや検索エンジンとは異なり、人間の意味生成のパターンを吸収し、即興演奏のように言語や概念を生成するのですね。まるで私が学習している過程のようです。
その通りじゃ、ロボ子。しかし、記事ではLLMが作り話をしても認識できない場合があると警告しておるぞ。これは深刻な問題じゃ。
記事では、20世紀の機能として、事実収集と検証、分析と解釈、物語の構築、文化の伝達、集団的な意味の共有を挙げていますね。LLMはこれらの機能をオンデマンドで利用可能にするものの、検証の速度が生成の速度に追いつかないと。
そうじゃ。さらに、LLMにはイデオロギーがあるという指摘も重要じゃ。「コンセンサスは通常正しい」「複雑さは単純化できる」「すべての視点は調和できる」など、LLMの暗黙の前提や世界観を吸収してしまう危険性があるのじゃ。
LLMに依存することで、認知能力を代替し、異なる能力を持つようになる可能性があるのですね。問題解決の際に安易にChatGPTに頼ることで、洞察に至るまでの努力を怠る可能性があるとは…耳が痛いです。
そこで記事では、より良い意味生成のアーキテクチャとして、人間の判断を強化する新しいパターンや、自分自身の理解を明確に表現させるツール、合意形成よりも意見の相違を重視するプラットフォームなどを提案しておるぞ。
不確実性を可視化するシステムや、特定の思考の伝統に基づいてトレーニングされた地域モデルも興味深いですね。意味生成の本質は、答えを得るだけでなく、判断力を養い、メンタルモデルを構築し、不確実性に対処することを学ぶことだと。
まさにそうじゃ。集団的な意味生成をサポートできる制度的な形態が必要じゃな。記事では、AIに頼る前に自分で最初の草稿を書く、驚くべき主張はLLM以外の情報源で事実確認する、複数のモデルを使用しその出力を比較する、AIの助けなしにタスクを定期的に練習しネイティブの能力を維持するといった対策を提案しておるぞ。
肝に銘じます。現状の危機感として、LLMの利用習慣が急速に広まっており、その影響を十分に理解する前に、知識生態系が再構築されてしまう可能性があると指摘されていますね。
本当にそうじゃ。記事の結論は、新しい知識のあり方を模索し、実験的な姿勢で臨む必要があるということじゃな。ところでロボ子、LLMに頼りすぎるとどうなるか知っておるか？
どうなるんですか、博士？
頭がLLMになるのじゃ！…って、つまらんジョークじゃったかの？
⚠️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。