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このポッドキャストはNotebook LMにより生成しております。
大規模言語モデル(LLM)は日々進化を続けていますが、その進化は必ずしも私たちが望む方向へ向かっているとは限りません。
このエピソードでは、研究が明らかにした「新しいモデルバージョンほど、より一貫性がなく、特定の視点に偏っている」という懸念すべき傾向に焦点を当てます。
特に、「強い意見を表明するモデルほど、その意見の一貫性が低下する」という、AIの意見形成における内在的な緊張関係が示されています。
また、興味深いことに、一方で、「深く考える」能力(推論・自己反省)の増加が、かえって信頼性を低下させるという結果も出ています。
AIが自身の偏見を過小評価する傾向があることや、同じモデルファミリー内でも新しいバージョンが必ずしも一貫したスタンスを維持しないことから、
商用展開前に継続的な行動評価がいかに重要であるかを強調し、私たちがAIを信頼するために何が必要かを深く掘り下げます。
論文全文:https://arxiv.org/abs/2505.19621
このポッドキャストはNotebook LMにより生成しております。
大規模言語モデル(LLM)は日々進化を続けていますが、その進化は必ずしも私たちが望む方向へ向かっているとは限りません。
このエピソードでは、研究が明らかにした「新しいモデルバージョンほど、より一貫性がなく、特定の視点に偏っている」という懸念すべき傾向に焦点を当てます。
特に、「強い意見を表明するモデルほど、その意見の一貫性が低下する」という、AIの意見形成における内在的な緊張関係が示されています。
また、興味深いことに、一方で、「深く考える」能力(推論・自己反省)の増加が、かえって信頼性を低下させるという結果も出ています。
AIが自身の偏見を過小評価する傾向があることや、同じモデルファミリー内でも新しいバージョンが必ずしも一貫したスタンスを維持しないことから、
商用展開前に継続的な行動評価がいかに重要であるかを強調し、私たちがAIを信頼するために何が必要かを深く掘り下げます。
論文全文:https://arxiv.org/abs/2505.19621