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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

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私たちが言葉を理解する脳のメカニズムと、大規模言語モデル（LLM）の内部構造には、どのような共通点があるのでしょうか？

本エピソードでは、自然な物語（「星の王子さま」）を聞く際の脳活動と14のLLMの多層的な表現を詳細に分析した研究を紐解きます。

特に、LLMの「中間層」が人間の脳の特定の領域（例：下前頭回、後部側頭葉）の活動と最も強く相関することを示し、これらの領域が言語のコア機能に果たす役割を解説します。

また、脳の左右差がLLMの性能とどのように関連しているのかも考察し、AIがどのように言語を「理解」しているのかについて新たな視点を提供します。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2505.22563

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偽情報は、その内容だけでなく、提示される文体によっても大規模言語モデル（LLM）への影響度が大きく変わることが明らかになっています。

このエピソードでは、Wikipediaエントリや科学論文のような客観的でフォーマルな言語が単一ホップタスクでより大きなリスクをもたらす一方で、

ブログやニュースレポートのような物語的で主観的なコンテンツがマルチホップシナリオでより問題となるというMISBENCHのユニークな分析結果を掘り下げます。

LLMがどのように特定の文体に「説得」されやすいのか、その挙動と知識選好について詳細に議論し、人間と同様に言葉の表現形式に影響されるLLMの複雑な側面を解き明かします。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2505.21608

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LLMの過剰な自信は、現実世界での応用において深刻な課題を提起します。

このエピソードでは、この課題に対処するために提案された画期的な手法、「回答不要の自信推定（Answer-Free Confidence Estimation: AFCE）」に焦点を当てます。

AFCEは、モデルの回答生成と自信推定を分離する二段階のプロンプト方式を用いることで、

特に難しいタスクにおいてLLMの過剰な自信を大幅に減らし、より人間らしい感度を自信評価にもたらすことが示されています。

AFCEがどのように機能し、GPT-4oなどのモデルでいかに優れたキャリブレーション性能を発揮するのか、そのメカニズムと可能性について深掘りします。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2506.00582

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このエピソードでは、大規模言語モデル（LLM）エージェントに導入された画期的な「予見的内省」アプローチを探ります。

これは、まるでAIが自身の「悪魔の代弁者」を持つかのように、行動実行前に潜在的な失敗と代替策を予測する能力を指します。

この三層構造の内省メカニズム（行動前の予見、行動後の評価、計画完了時のレビュー）により、WebArenaのような複雑なWeb環境でのタスクにおいて、

エージェントのパフォーマンスが劇的に向上し、成功率が既存のゼロショット手法を3.5%上回る23.5%を達成しました。

さらに、計画の再修正回数を45%削減し、効率性も大幅に改善された点について深く掘り下げます。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2405.16334

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LLMが自身の「創造的なプロセス」を語る時、それは本当に内省なのでしょうか？

それとも単なる人間らしい言葉の模倣に過ぎないのでしょうか？

本エピソードでは、この論文が提示するLLMの自己報告の2つの代表的なケーススタディを比較検討します。

詩作の背後にある「思考プロセス」の説明が、モデルが実際に「声を出し読んでいない」ことなどから、なぜ内省ではないと判断されるのか。

そしてサンプリング温度の推定がなぜ「最小限の内省」の例となり得るのかを掘り下げ、LLMの自己認識の複雑さとその評価基準について深く考察します。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2506.05068

今回の「AI研究論文ラジオ」では、大規模言語モデル（LLM）と人間がどのように親密な関係を築くかを探求した画期的な論文「Can LLMs and humans be friends? Uncovering factors affecting human-AI intimacy formation」を深掘りします。

この研究は、LLMと人間のインタラクションにおける親密さ形成に寄与する3つの側面、段階的な自己開示、自己開示の相互性、そして応答の自然さを検証しました。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2505.24658

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大規模言語モデル（LLM）が世界を席巻する中、AIの視覚能力はどこまで進化できるのでしょうか？今回のエピソードでは、最新の研究論文「Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models」を深掘りし、言語データに一切依存せずにピクセル情報のみから学習する「大規模ビジョンモデル（LVM）」の革新的なアプローチに迫ります。動物の視覚が言語に依存しないという着想から、このLVMは、従来のビジョン-言語モデルとは一線を画し、純粋な視覚データからの汎用的な学習能力を追求します。

論文全文：https://arxiv.org/abs/2312.00785