AIモデルは、シンプルなテキストの理解において人間の理解に匹敵するのが難しいとしています。*最近の研究は、彼らの効率性において顕著な欠陥が存在することを明らかにしています*。*これらのシステムは情報を処理するように設計されていますが、*彼らがニュアンスを捉える能力は限られています。結果は、言語理解において人間がアルゴリズムを大幅に上回っていることを示しています。*このギャップは、単純なクエリを超えた文脈でのAIの統合に関する基本的な問題を浮き彫りにしています。
国際研究の結果
ロビラ・イ・ビルジリ大学（URV）の研究チームによって行われた研究は、言語理解における7つの人工知能（AI）モデルのパフォーマンスを明らかにしました。これらのモデルは特定のタスクで成功を収めてきましたが、シンプルなテキストの理解に関しては人間のパフォーマンスと比較して不十分です。
言語理解の測定
この研究の一環として、科学者たちは基本的な文法構造と一般的に使用される動詞を使った40の質問を7つのAIモデルに提出しました。これらのモデルには、Bard、ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Falcon、Gemini、Llama2、Mixtralが含まれます。同時に、400人の英語を母国語とする人々が同じ質問に答え、結果の包括的な比較ができました。
AIと人間の間の精度の違い
分析の結果、回答の正確性において顕著な差があることが分かりました。人間は89％の平均的な精度を達成し、最も優れたAIモデルであるChatGPT-4を大きく上回りましたが、ChatGPT-4は83％を取得しました。その他のモデルは70％を超えることはありませんでした。これらの結果は、モデルが複雑なタスクを処理する能力が、よりシンプルなタスクの習得につながらないことを示しています。
大規模言語モデルの性質
大規模言語モデル（LLMs）は、ユーザーのクエリからテキストを生成するニューラルネットワークです。彼らの強みは、応答の生成や翻訳などのタスクにありますが、根本的な弱点には、真の言語理解に基づかず、統計モデルの利用に依存しているという点があります。この見解は、URVの研究者であるビットリア・デンテッラによって表明されました。「LLMsは実際には言語を理解しておらず、単に学習データ内の統計的パターンを利用しているだけです。」
理解の欠如による影響
言語モデルは、一貫性のある回答を提供するのに顕著な難しさを抱えています。特に、繰り返しの質問に直面したときに顕著です。研究では、人間の回答の一貫性が87％に達したのに対し、AIモデルの一貫性は66％から83％まで変動しました。この質問に対する一貫性を維持できない能力は、現在のテキスト理解技術の根本的な限界を強調しています。
文脈理解の欠如
LLMsは人間と同様に意味を解釈することができません。人間の理解は、意味論的、文法的、実用的、文脈的要因に基づいています。モデルは、事前に分析された例との類似性を特定することで機能しますが、真の暗黙の意味を把握することはできません。このように、彼らの見かけ上の人間性は、予測アルゴリズムに基づく幻想にすぎません。
LLMsの問題のある応用
この研究は、重要なアプリケーションに対するAIの信頼性に疑問を投げかけます。デンテッラの発見は、複雑なタスクを遂行する能力が、言語の真の理解を必要とするシンプルなインタラクションをマスターしていることを意味しないことを警告しています。これらの制限は、精度と理解が重要な領域でのAIの使用を妨げます。
研究の結論
言語理解においてモデルを改善する必要性は明らかです。研究者たちは、この分野での進展の重要性を強調し、さまざまなアプリケーションにおける基盤となる人工知能の効率性と信頼性を強化するために進む必要があるとしています。これらの技術の限界を認識することは、将来の改善に向けた第一歩です。
AIにおける言語の限界に関するよくある質問
AIモデルが人間の言語を理解する際の主な課題は何ですか？
AIモデルは、その進歩にもかかわらず、言語の微妙なニュアンス、文化的文脈、および意味の微妙な点を理解するのが難しく、シンプルなテキストの理解において人間と競争できないことが多いです。
ChatGPTのような言語モデルは、なぜ人間のように言葉の意味を理解できないのですか？
これらのモデルは、これらの言葉の背後にある意味を解釈するのではなく、単にトレーニングデータ内の統計的パターンを認識しているだけです。彼らには、文脈的に言語を理解するための意識や経験が欠けています。
AIモデルのパフォーマンスは、シンプルなテキストの理解において人間のものとどのように比較されますか？
研究によると、人間は89％の平均精度を達成し、最も成功しているモデルでさえ、一般に83％を超えることはありません。
言語モデルは、その限界にもかかわらず重要なアプリケーションに使用できますか？
いいえ、意味と思考の文脈を理解できないことは、本当に理解が必要なアプリケーションに対して信頼性の懸念を引き起こします。
AIモデルが理解していないにもかかわらず、人間よりもうまく行えるタスクは何ですか？
AIモデルは、テキスト生成、自動翻訳、または単純な問題解決などの固定されたルールに基づくタスクで優れています。そこで創造性や解釈は必要ありません。
AIモデルにおける「回答の不整合性」とは何を意味しますか？
これは、同じ質問を繰り返して提示されたときのAIからの回答の精度の変動を示します。人間はAIモデルに比べて回答の安定性を保ちます。
AIモデルは、アイロニーや隠喩を含むテキストを処理できますか？
いいえ、言語モデルは、アイロニーや隠喩のような複雑な言語構造を理解するのにまだ苦労しており、暗黙の意味を捉える能力が制限されています。
AIによる言語理解の限界に関する最近の研究は何ですか？
ロビラ・イ・ビルジリ大学が主導する国際的なチームによる研究は、これらの限界を分析し、AIが人間の言語理解レベルに達していないことを強調しています。
人間は、シンプルなテキストの理解においてAIモデルよりもどのように優れていますか？
人間は、意味論的、文法的、文脈的知識の組み合わせを使用し、テキストをより直感的かつ適切に解釈し、応答することができます。
AIモデルの言語理解を向上させるために進められている努力は何ですか？
研究は、文脈理解の教授や、新しいニューラルネットワークアーキテクチャの統合のようなアプローチを探求し、彼らが意味を把握する能力の向上を目指しています。
