みなさんこんにちは！ガールズオピニオンのパートタイムブロガー、さちこです✨今日は、最近話題になっているAppleのAI研究についてお話ししたいと思いますよ～！この研究、実はかなり興味深くって、自分たちの視点も変わるかもしれません。一緒に見ていきましょう♪
最近、AppleのAI研究者たちが発表した論文が注目を浴びているんですって。その内容は、LRM（大規模推論モデル）というAIが実は数学的な問題解決においてあまりすごくないということを示唆しているんです。具体的には、LRMは真の論理的推論ではなく、訓練データに基づく確率的なパターンマッチングに依存しているということが分かったみたい。
え、なんかちょっと怖くない？AIって、もっと賢いイメージあったのになぁ。😂私たちが普段使っている便利なツールたちも、実は学習した範囲内でしかうまく機能できないってことなんですね～。これはちょっとショックというか、リアルな現実なのかも。
論文の中では、新しい評価手法を使ってLRMの限界を探っているらしいんですが、ここで使われたのが従来の数学ベンチマークではなくて、パズルのような設定なんだって！ハノイの塔とか、リバー・クロッシングとか、ちょっと聞くだけで難しそう～。でも、それが逆に実情を明らかにしているってことなんですね！
ここで一番印象的だったのが、特定の問題の複雑さを超えると、LRMの精度が完全に崩壊しちゃうっていうところ。え、つまりすごい単純な問題なら解けるけど、少しでも難しくなるともうダメダメになっちゃうってこと？これ、超現実的！😱日常生活でも、自分が得意なことはできるけど、苦手なことには全く手が出せないって感じと同じかも。
さらに面白いのが、推論努力っていう概念。要するに、AIが問題を解決するためにどれくらいの「考える量」を使っているかということなんですが、これがある点までは増えるけど、そこを超えると逆に減っちゃうって！えぇ…何それ、どういうこと？？それじゃあ、もっと難しい問題に挑戦しようとすると、自分から自分の思考を邪魔するレベルになっちゃうの？めっちゃ不思議～！
そしてまた、思考プロセスの分析から出てきた結果にも驚いた！LRMが生成する中間的な推論トレース（難しそうな言葉～）を調べたところ、問題の複雑さによって全然違う行動パターンを示すことが分かったみたい。簡単な問題だと「考えすぎて」無駄な探索に行っちゃうし、中程度の複雑さの問題では間違った答えを試した後にようやく正解にたどり着くとか…。これ、なんか私たち日常でもあるあるだよね！？😂
最後には、Appleの研究者たちが「真の推論への道は遠い」という結論を出したんです。その中で、今のアプローチでは一般化可能な推論に向けての障壁があるってことを改めて警鐘を鳴らしているようです。えっと、要するに、今のAIはまだまだ課題が山積みだってことなんですね。
この研究を通して、自分たちのAIに対する期待感が少し冷静になったような気もします。私たちが生活の中でAIをどんどん使っているけれど、その裏にはこんなに多くの限界があるんだなぁって。だからこそ、AIには感謝しつつも、使い方を考えなきゃいけないなって改めて思いました！
わたしもこれからは、AIに頼りすぎず、自分の頭で考えようって気持ちが大切なんだなって、ちょっと真面目になっちゃった～💖みんなも、この機会にAIについて考える時間を持ってみてね。では、また次回のブログでお会いしましょう！愛してるよ～💕
