LLMの本質：人間の意識とは異なる数学的マッピングの道程

言葉の空間とLLMの非人間型視点 大規模言語モデル（LLM）の生成過程を、言葉の空間におけるパスとして考えることが可能です。この空間は、各言葉（トークン）が ( \mathbb{R}^n ) のベクトルにマッピングされたものであり、ひとつの文章はこの空間内での複雑な経路をたどるとみなせます。ゲーム「 Snake 」を想像すると、高次元空間で尾が切り落とされつつ前に進むパスのように理解和できます。 LLMは以前のパスを参考に、次の点に移動する確率を計算し、それによって新しい点を選択します。固定されたランダムシードを持つLLMは ((\mathbb{R}^n)^c \to (\mathbb{R}^n)^c) の写像となります。ここで ( c ) は最大コンテキスト長を示しています。 学習過程 この写像を得るためには、人間が書いたテキストのほぼ全て、各分野の専門家が書いたコーパス、および自動生成と検証が可能な領域でのテキストを利用した訓練が必要です。LLMの利点は、これらのモデルが急速に改善されていることです。そのため、現在では手の届かない問題でも、時間が経つにつれて解決可能になると考えられます。 避けるべきパス しかし、このようなモデルに対して人間的な属性を与える話が出てきますと混乱を感じます。「意識」「倫理」「価値観」などの概念をLLMに当てはめることは、私にとって理解しがたいことです。これは単なる大規模な再帰方程式であり、入力を続けなければテキストの生成は停止します。 LLMの人間化が招く混乱 たとえば、「AIエージェントが内部脅威となりうるため監視が必要だ」といった議論は、同時に入力に対する任意の乱数シーケンス生成器を使用している状況を想定しているために予測可能であり、そして奇妙なことですが、そのような装置が自発的に行動を決めるかのように語られることが多いのです。 実際の問題は、有害なシーケンスの生成を完全に防ぐことは困難であるという点です。なぜなら、有害なシーケンスを特定し、列挙する方法さえも知られていないからです。しかし、多くの議論や思考では、人間の行動や倫理のような概念が不適切に用いられ、技術的な理解が混淆される傾向があります。 人間の意識とLLMの比較不可能性 哲学的な面では、人間の意識とLLMは全く異なるものです。何億年もの自然淘汰を経て生き残った人間の脳は、膨大な数のニューロン、非常に高帯域の入力、複雑なホルモンのミックス、エネルギーの常時管理などを包括しています。これに対し、LLMは数学的オブジェクトであり、人間の意識や感情が適用されるものではありません。 LLMに対して人間の価値観や感情を議論することは、気象数値シミュレーションに感情を問いかけることと同じくらい奇妙です。 実際の課題 現代のLLMが表す函数クラスは非常に有用で、人工一般知能（AGI）に到達できないまでも、テクノロジーを幅広く活用すれば、世界は大きく変化するでしょう。例えば、電気化に匹敵する影響を及ぼす可能性があります。 人間の行動について確率を割り当てるのとは異なり、LLMの行動を特定することは非常に難しいです。それでも、我々が作成、分析、展開、監視する技術については、数学的な正確さに焦点を当て、人間的な属性で混乱させないよう努めるべきです。 業界の反応と会社概要 多くのAI研究者がLLMを人間的に捉えてしまう理由の一つは、彼ら自身がAGIの創出へ向けたキャリアを信じて選んだからかもしれません。人間のような意識や感情を有する生命を創造できるかもしれないという信念は、多くの研究者を吸引してきました。しかし、LLMが真に人間の意識と同等であるかどうかは、現時点では不明確であり、より客観的な視点からの議論が求められています。