拓海先生、最近社内で「AIがやっていることをコードに落とせる」という話が出ましてね。要するに、AIの中身を人間が読めるプログラムに変換できると聞きましたが、本当に可能なのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、可能なんですよ。今回の研究はMIPS (Mechanistic-Interpretability-based Program Synthesis, MIPS)という手法で、学習済みのニューラルネットワークの中身を解析して、そこから人が読めるPythonコードを自動生成するんです。
それは興味深い。うちで使っているのは単純なシーケンス処理の仕組みだが、どの程度のAIまで解析できるのか、現場に導入できるかが気になります。投資対効果が合わなければ意味がないのです。
いい質問です。要点を3つで整理しますよ。第一に、MIPSは小〜中規模の再帰的ニューラルネットワーク、Recurrent Neural Network (RNN)（再帰型ニューラルネットワーク）などを対象に高い成功率を示しています。第二に、人の手で解析する代わりに自動で状態を離散化して有限状態機械に落とし込みます。第三に、その後で論理式や整数式を使って学習されたアルゴリズムを記述するので、最終的にPythonコードとして出力できます。
なるほど。ただ、現場では複雑でブラックボックスの大規模モデルが話題です。これって要するに、小さなAIなら中身を人が確認できるようにする技術ということ？
その理解でほぼ合っていますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現状はRNNレベルの比較的小さなモデルに強く適用でき、GPT-4のような大規模トランスフォーマーまでそのままスケールするわけではありません。ただし、アルゴリズム的に学習された挙動を自動で抽出できる点が非常に革新的です。
実務的には、どれくらいの効果が期待できるのか。例えば、うちの生産スケジューリングをAIでやっている場合、外注先に説明したり現場で検証したりするのに役立ちますか？
まさに現場での説明責任（accountability）や検証性を高める場面で有用です。MIPSが成功すれば、AIが学習した意思決定のロジックを人間が検査・テストできる形に落とし込めます。これにより、外注先や製造現場と意思疎通がしやすくなり、投資対効果の可視化が進みますよ。
それは助かる。導入のハードルとしては何が一番大きいのでしょうか。人的資源、データ、コスト、どれを優先的に考えるべきですか。
優先順位は三つです。第一に対象モデルの規模と複雑性を見極めること。第二に解釈可能性（interpretability, 解釈可能性）を重視するタスクかどうかを判断すること。第三に現場での検証プロセスを整備することです。この三つを最初に押さえれば、無駄な投資を避けられますよ。
分かりました。現場の管理者に説明しても納得してもらえそうです。これって要するに、AIが内部でどう判断しているかを人間が読むための翻訳器のようなものという理解で合っていますか？
その比喩は非常にいいですね。翻訳器と似ていますが、さらに踏み込むと”AIの行動を検証可能なプログラムに再現する道具”です。なので現場での再現テストや安全性評価に直接使える出力が期待できますよ。
よし、それならまずは小さめのモデルで試作して、効果を確かめてみます。私の言葉でまとめると、MIPSは「学習済みAIの内部ロジックを人が読めるコードに自動変換して、検証と説明をしやすくする技術」という理解で間違いありませんか。
素晴らしいまとめです！その通りですよ。大丈夫、一緒にパイロットを回して、現場で使える形にしましょう。次回は実務に落とし込むためのチェックリストを持参しますね。
