AIモデル「ケンタウロス」が人間の行動をシミュレート、科学者たちの評価は賛否両論

人工知能が人間の心をシミュレート？研究者らは新モデル「ケンタウルス」を発表 ドイツのヘルムホルツ・ミュンヘンにある人間中心のAI研究所で働くコクネイティブ科学者のマルセル・ビンツとその同僚たちは、新しいAIモデル「ケンタウルス」を開発しました。このモデルは、大規模な言語モデル（LLM）であるメタのラマを心理実験のデータセット「Psych-101」を使って訓練することで、人間の認知過程を模倣できると主張されています。Psych-101は、160以上の既存の心理学実験から収集された6万超の参加者による1,000万もの選択を含んでいます。 例えば、「2アームバンディット」実験では、参加者が2つの勝率が不明または変動する仮想スロットマシンを選択する場面が再現されました。訓練後、ケンタウルスは90%のデータで学習し、残り10%のデータでテストされましたが、その出力は既存のより特化した認知モデルよりも人間の選択につながるデータに近いものでした。さらには、モデルが訓練データに含まれていない改変されたタスクに対しても人間のような出力を生成できることから、ビンツは研究者がこれを実験の事前検証や新的な人間行動理論の開発に活用できると述べています。 しかし、この主張に対する懐疑的な声もあります。ブリストル大学の認知科学者ジェフリー・バウアーズは、モデルが人間の認知を説明できる要素を持っていないと指摘します。短期記憶のテストでは、人間が通常7桁程度しか記憶できないのに対してケンタウルスは256桁を記憶でき、反応時間の测试でも0.001秒という「超人的な」速度で反応します。こうした結果は、モデルが出力したデータが訓練データを超えて一般化できるとは限らないことを意味すると彼は結論付けています。 マックス・プランク協会エルンスト・シュトラングマン研究所のコクネイティブ計算科学者フェデリコ・アドルフィは、さらなる严格的なテストが必要だと指摘しています。 Psych-101データセットは非常に大きいものの、160の実験だけでは「無限の認知过程」の中の一握りに過ぎないと強調しています。 一方で、一部の科学者はこの研究に価値があると考えています。イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のビジョン科学者レイ切尔・ヒートンは、データセット自体が他の研究者にとって有用な貢献であり、彼らが自分のモデルの成功を тестするための基準として使用できると述べています。マギル大学とMila – クベックAI研究所のコンピュテーショナル神経科学者ブラク・リチャルズも、将来的にケンタウルスの内部機序を理解する研究が有意義である可能性を示唆しています。 ニュージーランドのオックランド大学の計算可視化神経科学者カサンドラ・ストーズは、多くの計算神経科学者がケンタウルスのような新しいツールに「慎重ながら興奮」していると考えています。彼女は、論文が不当な大ざっぱな主張をしているとは言いますが、データセットとモデルの開発には多大な時間が費やされており、科学研究に長期的には意義があるかもしれないとの見解を示しています。 業界関係者のコメント マックス・プランク協会エルンスト・シュトラングマン研究所のフェデリコ・アドルフィは、「ケンタウルス」は現状では脆弱性が高く、具体的な人間の認知過程を説明できていないと述べています。ただし、ヘルムホルツ・ミュンヘンの人間中心AI研究所は、今後の研究に資する大きなデータセットを提供しており、科学的な進歩に貢献する可能性があると期待されています。