AIのミス：人間のミスとは異なり、予測困難
2025-01-23
人間のミスとは異なり、大規模言語モデル（LLM）のミスはランダムで、特定のトピックに集中しておらず、高い確信を持って行われます。この記事では、LLMのミスの独自性を分析し、より人間らしいLLMを設計することと、LLM特有のミスに対処する新しいミスケレクショシステムを構築することという2つの対策を提案しています。現在の研究は、人間のフィードバックによる強化学習などの技術や、繰り返し質問するなどの方法を用いてAIの信頼性を向上させることに焦点を当てています。LLMの奇妙な行動の中には人間にも見られるものもありますが、その頻度と深刻さは人間のミスをはるかに上回っているため、AI意思決定システムは慎重に扱う必要があり、その適用範囲を適切な領域に限定する必要があります。
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