大規模言語モデル（LLM）は、私たちがこれまで考えていた以上に知能を持っている可能性がある。最近の実験から、最先端の「推論モデル」と呼ばれるモデルでさえ、標準的なLLMをわずかな調整だけで上回ることができるという驚きの事実が明らかになった。しかも、この改善には新たな学習プロセスを必要としない。つまり、昨年1年間にかけて行われた多くの研究開発が、実は「不要だった」という可能性さえ浮上している。 この現象は、強化学習（RL）の価値が過大評価されているのか、あるいは研究資金が誤った方向に使われているのかという疑問を呼び起こす。しかし、答えはおそらく「いいえ」だ。なぜなら、こうした実験こそが、AIの内部メカニズムを「第一原理」に基づいて理解するための貴重な手がかりを提供しているからだ。たとえ技術的な進歩が予想外の方向に進んでも、そのプロセスを追うことで、AIの本質を学ぶ機会は数多くある。 この分野の真の知見は、過剰なブームやマーケティングの言葉にまみれず、シンプルで根本的な視点からAIを捉えることにこそある。たとえば、現代の生成AIは大きく「標準LLM」と「推論モデル」に分けられる。前者は自然な文章生成に優れるが、論理的推論には弱いとされてきた。一方、後者は「思考プロセスを可視化」する設計で、複雑な問題解決に特化している。 しかし、実際には、標準LLMに適切なプロンプト設計や段階的誘導を加えるだけで、推論モデルと同等、あるいはそれ以上の結果が得られることが判明した。これは、AIの「知能」が、単にモデルの大きさや学習方法に依存するのではなく、人間の使い方、つまり「問いの仕方」に大きく左右される可能性を示している。 この発見は、AIの理解を深める上で、従来の教育やブログでは得られない本質的な洞察をもたらす。AIの本質を知りたい人にとって、今が最も学ぶ価値のある時だ。