AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から『モデルが間違った知識を簡単に上書きする』って話を聞きましてね。うちも取扱い説明書が変わったら困るんですが、要するにAIって簡単に間違いを信じるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、現行の大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）大規模言語モデルは矛盾する情報に対して人間のような『抵抗』がなく、間違いを受け入れると関連しない知識まで壊れてしまうことがあるんですよ。
うーん、関連しない知識まで壊れるって、それはうちが新しい製品仕様を入れたら既存の出荷データ全部がおかしくなるような話でしょうか。これって要するに『上書きが暴走する』ということ？
その表現は実に鋭いですね！要点を三つにまとめると、大丈夫、整理できますよ。第一、LLMsは矛盾しない事実は安全に学べる。第二、矛盾する事実を学ばせると関係ない知識が壊れる。第三、人間の『認知的不協和（Cognitive Dissonance, CD）認知的不協和』のような抵抗が無いのが原因である、です。
認知的不協和って言葉は聞いたことありますが、我々が資料で感じる『矛盾があると一旦止まる』という心理ですか。それをAIにもさせるってことですか？
いい着眼点です！人間なら矛盾に遭うと検証や保留をするが、現行の勾配ベース学習ではすべてのサンプルが同様に受け入れられ、結果として『破壊的な干渉（catastrophic interference）』が起きるのです。つまりAIにも『ちょっと待って』が必要なんですよ。
実務視点で訊きますが、それを放置するとどれくらい影響があるのですか。例えば我々の製造ルールが数十件変わった時に関連ないマニュアルまで消えるほどですか？
驚くほど大きい影響が出ると報告されていますよ。実験ではただ10〜100件の矛盾する事実を入れただけで、無関係な知識が最大で八割失われた例があるのです。だから短期的な更新が長期的な信頼を壊すリスクは現実的です。
それは困りますね。じゃあ対策はあるのですか？壊れないように部分的に変えるとか、うまくやる方法はありますか。
研究では『選択的可塑性（selective plasticity）』を使い、学習中に影響を受けやすいパーツだけを書き換える手法が検討されています。非矛盾の更新ではこれが効き、旧知識の保持率を高めることが示されていますが、矛盾を直接上書きする場合には無力であることも分かりました。
ということは、無理に古い知識を消さずに『両方置いておく』方がいい、という話ですか？これって要するに両立させる運用に変えるということ？
まさにその通りです。研究は『上書きして消すのではなく、エピソード的文脈を付けて両方を保持する』というアプローチを提案しています。投資対効果の観点では、対症療法的な上書きよりも文脈を付けて維持する方が長期的には安全です。
なるほど、要するに『停止して検証する仕組み』と『文脈付きで保存する運用』で対応し、無闇にコストをかけて全部上書きするのは得策でない、ということですね。よく分かりました、ありがとうございます。
素晴らしいまとめです！短く言うと、大丈夫、一緒に運用設計をすれば投資対効果を確保できるんです。では次に、論文の要点を自分の言葉で言ってみてください。
はい。要点は『矛盾する情報を無批判に学習させるとAIは関連のない知識まで壊してしまう。人間のように矛盾を検出して保留したり両方を文脈付きで保持する仕組みが必要だ』ということです。これで社内でも説明できます。
