【海外の反応】AIは「人工知能」でなく「偽物の知能」と呼ぶべきでは
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海外掲示板Lemmyのc/nostupidquestionsに、「今の『人工知能』(AI/LLM)は『偽物の知能(Counterfeit Intelligence)』と呼ぶ方が正確ではないか」という投稿があり、議論を呼んでいた。「単なる予測変換の延長」「オートコンプリートの進化版に過ぎない」と切り捨てる意見が相次ぐ一方、「その理屈なら人間も『ご大層なバクテリア』に過ぎないと言える」「人間の脳も文脈から次の単語を予測しているだけで、LLMと本質的にそう変わらない」といった反論も出て、AIと人間の知能をどこで線引きするかを巡って意見が割れた。
オートコンプリート2.0ってとこだな
LLMを「ご大層な予測変換」って呼ぶのは、人間を「ご大層なバクテリア」って呼ぶようなもんだよ。
どっちも目的は同じ――次の単語を当てること、そして生き延びて繁殖すること。ただ、その目的を達成する仕組みは、人間にしてもLLMにしても桁違いに複雑になってる。
それでもランダムじゃない。あと「知能」でも全然ない。
ランダム?いや、確率的なんだよ。
でも本質的にはランダムだよ。意味を持つものを扱っているのに、その意味自体は理解できていないんだから。
いや、それは全然正確じゃない。幼児だって言葉の裏にある意味を分かっている。語彙は少なくても、大抵の幼児は「この単語の次にはこの単語が来やすい」という以上のつながりを理解している。LLMにはそれがない。意味という概念そのものを持っていないし、概念自体を持っていない。
AI自身にそう言っても、素直に同意してくるくらいだし。
笑 いや、単語を実際の物事と結びつけてそこから言葉を紡ぎ出すことと、ある単語の次にどの単語が来やすいかを計算することの間には、何の同等性もないよ。全く。
人間の脳について分かっていることを掘り下げていくと、実はそこまで違わないと気づくかもしれない。人間も、トークンを処理するのとほとんど同じように、直前の単語をもとに次の単語を思いついている。
人間の方がモデルの出来がよくて、ハード(ウェット)ウェアも高性能かもしれないけど、それでも文脈に基づいた予測プロセスであることに変わりはない。
この話題の背景と論点
LLM(大規模言語モデル)は、学習データから単語同士の出現確率を学び、直前の文脈をもとに「次に来る単語」を予測し続ける仕組みで動いている。この構造自体は業界でも公然の事実で、言語学者エミリー・ベンダー氏らが2021年に提唱した「確率的オウム(stochastic parrot)」という表現も同じ点を指摘したものだ。スレで割れたのは、この仕組みが「理解」や「知能」と呼べるかどうかという一点。予測変換に例える側は、LLMが単語の意味そのものを扱えていない点を問題視した。一方で人間の脳も、感覚入力から次の状態を予測する「予測符号化(predictive coding)」というモデルで説明されることがあり、これを根拠に「人間とLLMは本質的に地続き」とする反論が出た。ただしこの脳のモデルは神経科学でも一つの仮説にすぎず、決着のついた事実ではない点は押さえておきたい。
※本記事は5ch(Lemmy c/nostupidquestions)スレッド「Is it more accurate to call current ‘Artificial intelligence’ (AI/LLM) as Counterfeit Intelligence?」より抜粋・要約して構成しています。
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