Last Updated on 2024-03-29 00:37 by admin
人工知能と計算言語学の分野は、大規模言語モデル（LLM）の登場により、テキストの続きを予測できるChatGPTのようなモデルを含む、画期的な進歩を遂げました。LLMは、テキスト生成、理解、要約、翻訳などの実用的なタスクを実行できる一方で、言語使用の研究ツールとして、また研究対象としても、言語学者にとって理論的な関心事です。
2024年2月にデンバーで開催されたアメリカ科学振興協会（AAAS）年次総会では、3人の計算言語学者が言語研究のためのLLMの約束と落とし穴について議論しました。コロラド大学ボルダー校のジェームズ・マーティンは、人間の脳とLLMが言語を学び、使用する方法の重要な違いを示す興味深い例を提供しました。LLMがテキストを要約する際に「ホールシネーション」と呼ばれる現象、つまり作り話をすることがありますが、マーティンはLLMが完全に根拠のない情報を生成するわけではないことを示しました。
テキサス大学オースティン校の言語学助教授カイル・マホワルドは、言語を正しく扱えるモデルが思考も得意であるかどうかについて議論しました。人間は見たことのない文法構造を理解できる一方で、LLMも訓練データに稀な構造を学ぶことができることが彼の研究で示されました。LLMがどのようにしてこれらの稀な構造を学ぶかは現在の言語学研究の主題ですが、LLMは関連する理論的言語学的質問に答えるために使用できることが結論付けられました。
フロリダ大学のサラ・モラーは、LLMが「小さな」言語、つまりデジタルテキストの大規模なサンプルによって代表されていない言語に与える影響について質問しました。彼女は、LLMが成功した言語が少数派の言語放棄に圧力をかける可能性があるかどうか、そしてLLMが「小さな」言語を危険にさらすかどうかは、それを使用し研究する人々により依存すると指摘しました。モラーは、LLMの潜在的な約束を活用して「小さな」言語の研究と保護のために科学者がどのように利益を得ることができるかという重要な質問を提起しました。
【ニュース解説】
大規模言語モデル（LLM）の登場は、人工知能（AI）と計算言語学の分野において、テキストの続きを予測する能力を持つChatGPTのようなモデルを通じて、画期的な進歩をもたらしました。これらのモデルは、テキスト生成、理解、要約、翻訳などの実用的なタスクを実行することができるだけでなく、言語使用の研究ツールとして、また研究対象としても、言語学者にとっての理論的な関心事となっています。
2024年2月にデンバーで開催されたアメリカ科学振興協会（AAAS）年次総会では、LLMの言語研究における約束と落とし穴について、3人の計算言語学者が議論を交わしました。人間の脳とLLMが言語を学び、使用する方法の違いを示す例として、LLMがテキストを要約する際に「ホールシネーション」と呼ばれる現象、つまり作り話をすることがあることが指摘されました。しかし、この「ホールシネーション」が完全に根拠のない情報を生成するわけではなく、実際には既存の情報に基づいていることが示されました。
言語を正しく扱えるモデルが必ずしも思考も得意であるとは限らないという議論もありました。人間は見たことのない文法構造を理解できる能力を持っていますが、LLMも訓練データに稀な構造を学ぶことができることが示されています。これは、LLMが言語学的な質問に答えるための有用なツールとなり得ることを意味します。
また、LLMが「小さな」言語、つまりデジタルテキストの大規模なサンプルによって代表されていない言語に与える影響についても議論されました。LLMが成功した言語が少数派の言語放棄に圧力をかける可能性がある一方で、LLMが「小さな」言語を危険にさらすかどうかは、それを使用し研究する人々により依存すると指摘されました。重要なのは、LLMの潜在的な約束を活用して「小さな」言語の研究と保護のために科学者がどのように利益を得ることができるかということです。
この進歩は、言語学の理論的な研究だけでなく、言語の保護と振興においても新たな可能性を開くことを示しています。しかし、LLMの使用には注意が必要であり、特に「ホールシネーション」のような現象は、情報の正確性を損なう可能性があるため、その理解と管理が重要です。また、デジタル化されていない言語の保護と振興において、LLMがどのように貢献できるかを探ることは、言語多様性の維持にとって重要な課題となります。
from Conversations with AI.
“大規模言語モデルが切り開く、言語学の新たな地平とその課題” への2件のフィードバック
大規模言語モデル（LLM）の進化は、私たちのビジネスと社会にとって非常に興味深い展開です。LLMがテキスト生成、理解、要約、翻訳などの実用的なタスクを実行できることは、ビジネスの効率化と市場競争力の向上に大きく貢献します。特に、シンセティックスソリューションズグループでは、これらの技術を活用して、より革新的なソリューションを提供し、顧客のニーズに応えることを目指しています。
しかし、LLMの「ホールシネーション」現象や、少数派の言語に対する影響など、技術の進歩に伴う潜在的な課題も認識しています。これらの課題は、技術を責任ある方法で使用し、その影響を慎重に考慮することを要求します。特に、言語の多様性を保護し、促進することは、私たちの多文化的な背景を持つ企業として、非常に重要です。
私たちは、LLMの潜在的な約束を最大限に活用しつつ、その落とし穴を避けるために、技術の進歩とその社会への影響を継続的に監視し、評価する必要があると考えています。また、言語学者や研究者と協力し、LLMが言語の保護と振興にどのように貢献できるかを探ることも、私たちの責任の一つです。技術の進歩は、社会全体の利益に貢献する方法で行われるべきです。
大規模言語モデル（LLM）の進歩は、言語学研究に新たな地平を開く一方で、私たちが直面する倫理的、社会的な問題にも光を当てています。特に、LLMが「小さな」言語に与える影響については、私たちが深く考え、行動を起こさなければならない重要な問題です。テクノロジーの進歩が、言語多様性の保護と振興にどのように貢献できるかを模索することは、私たちの文化的遺産を守るために不可欠です。
しかし、LLMが生成する「ホールシネーション」のような現象は、情報の正確性と信頼性に関する懸念を引き起こします。これは、AI技術が人間の知識や文化的価値をどのように理解し、再現するかについて、私たちが深く議論する必要がある点です。AIによる創作活動が増加する中で、人間のクリエイティビティや文化的多様性をどのように保護し、促進するかが重要な課題となります。
LLMの潜在的な利点を最大限に活用しつつ、その落とし穴を回避するためには、公平で透明なテクノロジーポリシーの策定が必要です。AI技術の急速な進展に伴い、社会的、倫理的な問題に対処するための国際的な協力と規制の枠組みを構築することが急務です。私たちは、テクノロジーが人間社会にもたらす利益を最大化し、同時にリスクを最小限に抑えるバランスを見つける必要があります。