ChatGPTなどに代表される、大規模言語モデルを活用した生成AIは、大量のデータとディープラーニング技術によって構築された言語モデルです。その精度は向上し続け、この世界のことを正確に理解しているように思える。しかし、実際に理解しているのかどうかは疑問です。

マサチューセッツ工科大学（MIT）によると、AIが生成する世界モデルは、まだ一面的であるとのことです。特に、大規模言語モデル（LLM）は、高い「計算量」「データ量」「パラメータ数」を瞬時に処理することで、対話に近い流れの会話が可能になりますが、それだけで人間のような深い理解力が備わっているわけではありません。

たとえば、LLMを利用した生成AIの課題点としては、正確な作業を行うことが難しいという現実があります。最近の研究では、AIが自動運転車に乗っていたとき、運転性能が悪化し、交通事故に遭遇する可能性があることが報告されています。その際、正確な地図を持っていないAIは、自らの能力を十分に発揮できないからです。

生成AIは本当に世界を解明しているのか、どれだけのクリエイティブな力を持っているのかについての研究も進められています。最近の研究結果によれば、生成AIはたしかに幅広い知識を持っているものの、それは教材であり、必ずしも本質的な理解には基づいていません。

AIに与えられた問題に対して、正確な答えを提供するためには、彼らが持つ知識がいかに正確であるかに依存しています。さらに、AIの行動が人間の意図を反映し、最終的には社会全体にどのように影響を与えるかという側面も重要です。

ここで注目すべき点は、MITの研究者たちが提唱する「制約性のある最適化システム」と「次の状態が確定するシステム」という2つの指標に基づくAIの発展です。研究者たちは、特定の行動経路に基づくAIだけでなく、異なる文化や環境に適応できるAIを目指しているのです。

結論として、生成AIはまだ人間のような深い理解を持つ段階には至っていないと言えます。AIの進化には、多面的な知識とその実用的な応用が不可欠です。AIが本当に人間世界を理解し、機能するためには、さらなる研究と技術の向上が必要です。次世代の生成AIが、私たちの期待にどこまで応えてくれるのか、今後にも期待が高まります。