AIBR プレミアム
拓海先生、最近研究で話題になっている論文があると聞きました。正直、題名だけではピンと来ないのですが、うちの現場にどう関係するのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、AIの発展を人類の思考技術の歴史になぞらえ、次に来る大きな転換点が何かを示しています。結論を先に言うと、AIは言葉を扱うだけでなく、思考そのものを計算可能な形で扱う段階に向かっているんです。
要するに、今のチャットみたいなものがさらに賢くなって、自分で筋道を立てて考えるようになるということですか。現場ではどんなメリットがありますか。
大丈夫、一緒に整理しますよ。ポイントは三つありますよ。第一は表現の質が上がること、第二は推論の再現性が上がること、第三は検証可能な仕組みが入りやすくなることです。これが揃えば業務自動化の領域で投資対効果が劇的に変わりますよ。
検証可能になると言われてもピンときません。今のAIだと同じ質問でも答えが変わることがありますよね。それが無くなるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！今はモデルの出力がブラックボックスになりがちで、その結果は再現性が低いことがあります。しかし論文が言う『計算可能な思考』という概念が実現すると、思考の過程を構造化して検査できるため、結果の裏付けが取りやすくなりますよ。
これって要するにAIが『思考の計算可能性』を手に入れるということ？現場での応用はすぐ来るのですか。
その通りですよ。とはいえ即時に全てが変わるわけではありません。まずはChain-of-Thought (CoT) 思考の連鎖やConstitutional AI (CAI) 憲法的AIのような手法で自己点検ができる段階が来て、その後に数学的な表現や形式論理への移行が段階的に来ます。現場導入は段階を踏むのが現実的です。
段階を踏むとは、具体的にどんな順番で進むのですか。投資を考えるうえで優先順位が知りたいのです。
良いご質問ですね。まずは言語モデル（Language Models LM 言語モデル）を使ったプロンプト改善とChain-of-Thought (CoT) 思考の連鎖の導入でアウトプットの質を上げます。次に、出力の検証とルール化にConstitutional AI (CAI) 憲法的AIを取り入れて安全性を担保し、最後に数学的記述や形式論理を使って検証可能なモジュールを作る流れです。
なるほど。要点を三つでまとめていただけますか。会議で説明するときに使いたいので、端的な言葉が欲しいのです。
いいですね、忙しい経営者のために三点だけにまとめますよ。第一、AIは言葉だけでなく思考の構造を扱えるようになる。第二、その結果、結果の裏付けと再現性が向上する。第三、段階的な導入で投資対効果を高められる。これだけ押さえれば会議で伝わりますよ。
分かりました。では最後に、私の言葉で確認します。要するに『AIは言葉を超えて、考えるための仕組みを手に入れつつあり、それを段階的に導入することで現場の信頼性と生産性を高められる』ということですね。
