現在のAIモデルには、人間のように推論できない、ハルシネーションを生み出す、自分の訓練データを説明できないといった重大な問題があると指摘します。政治・社会問題に関心のある方に向けた記事です。
AIモデルの特徴と問題点
現在のAIモデルは大規模な言語モデルやディフュージョンモデルなどで構成されており、言語やフレーズ、イメージのパターンを活用して反応を生み出すことができます。しかし、これらのモデルには重大な問題点が存在すると指摘されています。発言者は、これらのAIモデルには3つの直せない問題があると述べており、その1つが人間のように抽象的に思考する機能が不足していることです。現在のAIモデルには人間の知性と比べて大きな限界があり、建築物の設計やパターンの発見などには優れているものの、抽象的思考は苦手だと指摘されています。
ハルシネーションの課題
大規模な言語モデルには「ハルシネーション」と呼ばれる問題が存在します。これは、モデルが詳細な質問に対して正解に近い答えを生み出してしまう問題です。発言者は、ハルシネーションは大きな問題であり、モデルが正解を生み出すことができないと指摘しています。オープンAIの研究者も、モデルが不確実性を認識し、低い可能性の答えを出すことが重要だと提案していますが、これは問題を解決できないと述べられています。大規模な言語モデルは、自分の訓練データの意味を理解できないため、ハルシネーションが起こると考えられています。
自己説明できないAIモデル
大規模な言語モデルは、自分の出力を説明することができません。モデルは訓練データの意味を理解しておらず、自己の推論過程を説明できないと指摘されています。発言者は、この問題は直せないと考えており、モデルがプロンプトに正しい指示を出せないため、適切な出力を生み出せないと述べています。これは根本的な問題であり、解決するのは難しいと指摘されています。プロンプトの指示をより良いフォーマットに変換するなどして、モデルの出力を改善することはできますが、モデル自体の根本的な問題を解決することは困難だと考えられています。これらの3つの問題から、現在のAIモデルは多くのタスクに適していないと述べられています。
注意: この記事は動画内の発言者の主張を紹介するものです。記事としての評価や判断は行っていません。
