“数学界のモーツァルト”が最先端のAIを「凡庸ながら、まったく無能なわけでもない」大学院生になぞらえた理由
誤解された「AIは凡庸な大学院生」論
──ChatGPT初体験はどんな感じでしたか? 公開されてからすぐ遊んでみましたが、数学の難問をいくつか投げかけてみると、かなり間抜けな結果を出してきました。まともな英語で、適切な単語も使っていましたが、深みはぜんぜんなかった。いまはずいぶん進歩しましたが、初期のGPTはまったく優れていませんでした。 楽しいことには長けていましたね。たとえば、数学的なテーマを詩とか物語として子供に説明したい場合とか──。そういうのはとても見事でした。 ──オープンAIはo1が「推論」できるとしていますが、このモデルを「凡庸ながら、まったく無能なわけでもない」大学院生になぞらえておられますね? その最初の言葉遣いが拡散されたわけですが、誤解されてしまいました。このツールが大学院生と同等だとしても、それが大学院での研究のあらゆる面に当てはまるとは言っていません。 こうしたツールを研究助手として使うことに興味があったのです。研究プロジェクトにはつまらない段取りがたくさんあります。アイデアはあって、計算を具体化したいとしても、すべて手作業でやらなければならないのです。 ──では、AIは凡庸か無能な研究助手ということですか。 そう、そうした助手としての役割の観点でいえば、ということです。でも、チャットボットとの会話をとおして研究する未来も思い描いています。アイデアが思い浮かんだら、チャットボットがそれに取り組み、詳細をすべて書き込むのです。 すでにそうなっている分野もいくつかあります。AIが何年も前にチェス界を征服したことは有名ですが、チェスはいまもなお盛り上がっています。まあまあ上手なチェスプレイヤーであればどの局面でどの手がいいのか推測できますが、チェス・エンジンを使えば20手先まで確認できるわけですから。 数学でも、こうしたことがやがて起きるだろうと見ています。ひとつのプロジェクトがあるとして、そこでAIに「このやり方を試してみたらどうなる?」と聞いてみる。何時間もかけて実際に上手くいくかどうか自分で試す代わりに、GPTにやってもらうのです。 o1でなら、そういうことができます。自分では解き方がわかっている問題をo1に出したことがあります。最初にヒントをあげたのですが、o1はそのヒントを無視して、違うことをして、問題を解けませんでした。 それを私が説明すると、o1は謝って、「オーケー、あなたのやり方でやります」と言いました。それからは、私の指示をまあまあ上手く実行しましたが、また行き詰まり、私がまた正さなければいけませんでした。 o1モデルは最後まで最も賢いステップを見つけ出せなかった。決まったことはすべてできますが、想像力にはまったく欠けています。 大学院生とAIでひとつ重大な違いがあるとすれば、大学院生は学習するということです。AIにそのやり方では上手く行かないといえば、謝って、一時的に軌道修正はするかもしれませんが、前に試したことにただ戻ってしまうときもあります。 AIと新たなセッションを始めれば、振り出しに戻ってしまう。私が大学院生たちに対してもっとずっと辛抱強くいられるのは、完全に課題を解き損ねたとしても、学習して自己修正するポテンシャルがあるからです。
Matteo Wong