あなたは冷たい飲み物が入ったグラスを手に取り「このジュースを飲む」と思ったことはありませんか？
そのとき、あなたの脳は自然と「誰が（あなたが）」「何を（ジュースを）」「どうする（飲む）」という関係性を理解しています。
人間にとっては当たり前のこの「意味の理解」が、最先端のAI言語モデルにとっては意外なほど難しい課題なのです。
表面的な言葉の海を泳ぐAI
最近話題の ChatGPT や Bard のようなラージランゲージモデル（LLM）は、私たちが驚くほど自然な文章を生成します。
まるで人間のように会話し、質問に答え、物語を紡ぎ出す姿に「AIはすでに言葉を完全に理解している」と思えるかもしれません。
しかし、UCLA とシカゴ大学の研究チームが行った興味深い実験によって、その「理解」の実態が明らかになりました。
彼らが調査したのは、LLM が「誰が誰に何をしたのか」という基本的な意味関係（専門的には「主題役割」と呼ばれます）をどの程度把握しているかという問題です。
例えば「タイガーがパンサーを攻撃した」という文と「パンサーがタイガーを攻撃した」という文。
文法的な構造は同じでも、誰が攻撃者で誰が被攻撃者かは全く逆です。
人間ならこの違いを一瞬で理解できますが、AIはどうでしょうか？
LLM の内部を覗いてみると…
研究チームは、BERT、GPT-2、Llama 2、Persimmon という4種類の LLM の「内部表現」を分析しました。
人間の脳内イメージングに似た手法で、AIが文章をどのように「理解」しているかを探ったのです。
結果は意外なものでした。
LLM は「誰が誰に何をしたか」という意味よりも「文の構造がどうなっているか」に強く反応していたのです。
言い換えれば、AIは「言葉の包装紙」に注目し、中身の「意味」には二の次の注意しか払っていなかったのです。
これは「レシピの手順は完璧に暗記しているけれど、料理の味については想像もつかない料理人」のようなものです。
文法という型は理解していても、その中に込められた意味関係の把握は不完全なのです。
暗闇に浮かぶ希望の光
しかし、この研究には希望の光も見えました。
研究チームがさらに詳しく調べると、LLM の一部、特に「アテンションヘッド」と呼ばれる仕組みが、意味関係をしっかりと捉えていることが分かったのです。
アテンションヘッドとは、文中の単語間の関係性に注目する機能で、LLM の「目」のような役割を果たします。
この「目」は、文法構造に関係なく「誰が行為者か」をかなり正確に識別していたのです。
これは、真っ暗な森の中で一筋の月明かりを見つけたようなものです。
LLM 全体としては意味よりも構造に注目していても、その内部には意味を理解する能力が確かに芽生えていたのです。
人間とAIの言葉理解の違い
この研究で特に興味深いのは、人間とAIの違いです。
人間に「この二つの文はどれくらい似ていますか？」と尋ねると、意味が同じ文同士を「似ている」と判断します。
一方、AIは文法構造が同じ文同士を「似ている」と判断するのです。
たとえば「太郎が花子にプレゼントを渡した」と「花子が太郎からプレゼントを受け取った」は、人間なら「意味が同じ」と判断しますが、AIは文法構造が異なるため「違う」と判断してしまうのです。
これは、お店で「赤いセーターください」と「レッドのニットを頂戴」という二つのリクエストを聞いて「全く違う要求だ」と混乱してしまうショップ店員のようなものでしょう。
形は違っても本質は同じだと理解する、この当たり前の能力が、AIにはまだ完全には備わっていないのです。
言葉の理解をめぐる旅はまだ続く
この研究は、私たちに重要なメッセージを伝えています。
LLM は確かに驚異的な言語能力を持っていますが、その「理解」は人間とは異なります。
表面的な文法パターンには敏感でも、言葉の本質的な意味関係の把握はまだ発展途上なのです。
それでも、アテンションヘッドという仕組みが意味関係を捉えていたという発見は、AIが人間のような言語理解に一歩近づいていることを示しています。
言葉の形だけでなく、その背後にある意味を理解するAIの旅は、確実に前進しているのです。
この研究が教えてくれるのは、AIと人間の違いを知ることで、より良いAIの開発や利用が可能になるということ。
そして何より、私たち人間の言語理解能力がいかに複雑で素晴らしいものかを改めて認識させてくれます。
言葉の海を泳ぐAIは、まだ表面の波を読むのに精一杯かもしれません。
しかし、その深い海底に眠る「意味」という宝物に少しずつ手を伸ばしています。
AIが真の意味で「言葉を理解する」日が来るのか、それともまったく新しい形の「理解」を発展させるのか。
この知的冒険の行方を、私たちはこれからも見守っていきましょう。
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