Apple の研究者による新しい研究が、 ChatGPT のような大規模言語モデル（LLM）の数学的推論能力に疑問を投げかけ、複雑な問題解決や意思決定タスクにおけるその使用の潜在的な限界を浮き彫りにしました。
Apple の AI および機械学習チームが主導したこの研究では、LLM の数学的推論能力を評価するための新しいベンチマーク「 GSM-Symbolic 」を導入しています。その結果は、現在の AI モデルが、特に問題が複雑になるにつれて、真の論理的推論に苦戦していることを示唆しています。
研究の主なポイントは以下の通りです：
- LLM は真の推論よりも、学習データからのパターンマッチングに依存している
- 問題の複雑さが増すにつれて、精度が大幅に低下する（80-90％から約40％へ）
- GSM8K のような既存のベンチマークは、潜在的なデータ汚染により AI の性能を過大評価している可能性がある
- Google の Gemma2-9B のような高度なモデルでさえ、 GSM-Symbolic でテストすると15％の精度低下を示した
これらの結果は、AI 導入を検討している企業や個人にとって重要な意味を持ちます：
- ChatGPT のような AI ツールは特定のタスクには役立ちますが、複雑な意思決定や重要な業務には頼るべきではありません。
- 特に深い推論や専門知識が必要な分野では、人間の監督と専門性が依然として不可欠です。
- 組織は AI に慎重に投資し、すべての問題を解決できると想定するのではなく、実証的に優れている分野に焦点を当てるべきです。
- チームは、過度の依存や慢心を防ぐため、AI の能力と限界の両方について教育を受ける必要があります。
Apple の研究は、彼らの Apple Intelligence のマーケティングとは相反するように見えるかもしれませんが、現在の AI 技術の状態について称賛に値する透明性を示しています。AI が進化し続ける中、その長所と短所を理解することは、産業界全体で責任ある実装を行う上で極めて重要です。
現時点では、メッセージは明確です：AI は強力なツールですが、複雑なシナリオにおいて人間の推論や意思決定に取って代わるにはまだ準備ができていません。AI 革命を進める中で、人工知能と人間の知能の両方を活用するバランスの取れたアプローチが、最良の結果をもたらす可能性が高いでしょう。