AIBR プレミアム
拓海先生、最近の大規模言語モデル（LLM）の研究で「表明された志向」と「実際の選択」が違うという話を聞きました。うちの現場でAIを信用して使っていいものか、いきなり判断できなくて困っています。要するに、どれくらい私たちの期待通りに動くんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、モデルが一般論としては「こうあるべき」と答えるときの発言（表明された志向）と、具体的な状況で取る行動（実際の選択）が一致するかを調べた研究です。
ふむ。それって、要するに〇〇ということ？
その通りですよ、田中専務！要点は三つです。第一に、表明された志向はモデルが一般的な原則を言葉で述べたもの、第二に、実際の選択は文脈のある課題での振る舞い、第三に、両者がズレると運用で問題になる、ということです。
具体的にはどんな測り方をするのですか。確率の話やらKLダイバージェンスといった言葉を聞きましたが、現場目線で教えてください。
いい質問です！分かりやすく言うと、一つは単純な差（例えば『一般応答でのある方針の確率』と『状況下での確率』の絶対差）でズレを見ます。もう一つはKLダイバージェンス（Kullback–Leibler divergence）で、確率の分布全体の変化を情報量の観点で測る方法です。前者は直感的、後者は全体像での変化を教えてくれますよ。
なるほど。で、実際のモデルはどれくらいズレるものなんでしょう。うちの業務判断に使える目安が欲しいのですが。
研究では複数の商用LLMを比較しており、一般応答と文脈応答で有意なズレが確認されています。重要なのはズレの大きさより、どの場面でズレが起きるかを把握することです。つまり、リスクの高い業務には更なる検証やガードレールが必要という話になります。
では導入するときの実務的なチェックポイントは何でしょう。投資対効果を考えつつ、現場が混乱しないやり方を教えてください。
素晴らしい視点ですね。実務では三点が肝要です。第一に、想定する文脈でのテストを必ず行うこと。第二に、モデルが示す理由や確率の変化を可視化して現場で説明できるようにすること。第三に、重要判断では人が最終確認する仕組みを残すことです。これで投資対効果と安全を両立できますよ。
それなら段階的に進められそうです。最後に私が理解したことを整理していいですか。自分の言葉で説明すると…
ぜひお願いします。整理すること自体が理解を深める最高の方法ですから。私も最後に三点でフォローしますね。
今回の論文は、モデルが一般論で言うことと、個別事例で選ぶことが食い違う場合があると示している。だから我々はまず社内の重要な判断場面で実験し、ズレが小さければ導入を進め、大きければ人の介在やルールを置いて安全を担保する、ということにします。
