「AIの回答って、本当に理解した結果なの？」
AIを業務で使っていると、この疑問は避けられません。回答は流暢だけど、本当に内容を理解して返しているのか。
企画のたたき台や分析メモを作らせるほど、なおさら気になりますよね。出来が良いほど、逆に「それっぽさ」だけではないかと不安になる。
へクス子も、返ってきた下書きの出来がいいときほど落ち着かなくなるくちであります。
この問いは、AIをどこまで任せるかの判断に直結してまいります。つまり、ツール選定そのものに効く話です。
前回の記事で紹介した Physics of Language Models は、この疑問を内部解析で検証しています。
では、隠れ状態とアテンションを覗いたとき、そこに解く段取りらしきものはあったのか。
隠れ状態を追うと、文の「設計図」が見えてくる
研究チームは2023年、構造が明確な合成データを使ってAIをテストしております。何を測っているかが明確なので、「理解したのか」を追いやすい設計です。
ここで見るのが「隠れ状態」です。これはAIが文を読む途中で保持している内部表現で、人間で言えば作業メモに近いものですなぁ。
解析の結果、入れ子構造の文に対して、AI内部に関係の階層が再現されていました。要するに、単語列ではなく文の「設計図」を扱っていたわけです。
アテンションの流れは「解く段取り」に近かった
さらに面白いのが、どうやってその構造を組み立てていたかです。研究チームは、AIのアテンションの流れも追跡しております。
すると、注目パターンが に近い流れを示したんです。複雑な問題を分割し、途中結果を使い回して解く段取りですね。
つまりAIは、答える前に内部で解く順序を組み立てていた可能性が高いわけです。ここが「理解しているか」を語るうえでの核心ですね。
設計差で「理解の深さ」が変わる
ただし、どのAIも同じではありません。モデル設計の違いで、構造理解の深さはかなり変わります。
たとえば、位置情報の扱いでは RoPE のような相対位置方式が有利でした。さらに、GPT型とBERT型の比較でも、制約がある設計のほうが深い理解を示す場面が確認されています。
この部分は、次のモデル設計比較の記事で詳しく見ますが、実務的には「同点なら同性能」とは言えない、という話でありますね。
回答の見た目より「設計」と「失敗パターン」を見る
今回の話でいちばん実務に効くのは、AIの回答が自然に見えることと、内部で安定した処理ができていることは別物だ、という点であります。
きれいな文章が出てくると安心したくなりますよね。ただ、長文、比較、条件分岐でどこから崩れるかを見ないと、業務で使える強さは分かりません。
候補モデルを比べるなら、正答率だけでなく、失敗した質問の種類も残しておくのがよさそうです。
ベンダー説明を聞くときも、代表的な成功例より、苦手条件と検証条件を確認したほうが判断材料になります。
へクス子も、デモの場では「崩れた例を先に見せてくださいませんか」と頼む側に回りました。自社のタスクで再現テストしてから採用する、ぐらいの距離感がちょうどいいでしょうな。
設計差をもう一段具体的に見たいなら、次のモデル設計比較の記事を続けて読むと判断がつながります。
出典
- Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, “Physics of Language Models: Part 1, Learning Hierarchical Language Structures”, 2023, arXiv
- Physics of Language Models シリーズ全体（Part 1〜Part 4.1、全7本）: 公式サイト
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