技術記事の要約:
- 生成AI技術の普及において、「思考」という属性が過剰に付与されていることが大きな懸念点。
- 現在のLLM（Large Language Models）は論理的推論能力には限界があり、独自の論理思考を行うことはできない。
- LLMはテキストデータから学習された文脈に基づいて応答を生成するが、真の論理推論能力は及ばない。
- Appleのエンジニアらの研究によると、LLMは論理的推論ではなく、訓練データで観察された推論手順を模倣するだけ。
- OpenAIのo1モデルも実際には「推論」していないが、複数のアプローチを検討して応答を生成している。
- GoogleはLLMと自動評価者を組み合わせたFunSearchを使用し、数学の問題解決に創造性を加えている。
- LLMは論理的思考には向かないが、パターンや統計、創造性において有用。
感想:
生成AI技術の進歩は素晴らしいが、論理的推論能力には限界があり、それを理解することが重要です。LLMは文脈に基づいて応答を生成することができますが、真の論理思考はできません。未来のモデル開発に向けて、制約や課題を理解し、利用することが重要だと感じます。
元記事: https://www.xda-developers.com/bit-by-bit-llms-think/