拓海先生、最近部下が『大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を使えば人の理解の仕方がわかる』と言って困っているのですが、要するにAIと人間の言い当て（予測）が似ているってことなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大まかに言えばその通りです。今回の研究は、人間の脳が次に来る単語を予測する際の脳活動（EEGとMEGで計測）と、LLMが算出する単語の予測確率が対応するかを確かめたものですよ。
EEGやMEGという言葉は聞いたことがありますが、うちの現場導入とどう関係するんでしょう。結局ROI（投資対効果）で示せますか？
大丈夫、一緒に考えれば道は見えますよ。要点を3つにまとめると、1) 人が単語を聞く時、予測できる単語は処理負荷が下がる、2) その『予測しやすさ』はLLMの確率と対応する、3) これを応用すればユーザーインターフェースや自動要約の精度向上に使える、です。
これって要するに、LLMの「次に来る単語の確率」が高ければ、人の脳の負荷が減って理解が速くなる、ということですか？
はい、端的に言えばそうです。研究ではEEGで観測されるN400（N400成分、意味処理に関わる脳応答）が確率の高い単語で小さくなり、予測に対応する前駆的な活動が増えていました。つまり予測が当たるほど脳は楽になる、という関係を示していますよ。
なるほど。実験はどうやったんですか？うちでやるとしたらどれくらい手間がかかりますか。
この研究は29名の被験者にオーディオブックを聞かせ、同時にelectroencephalography (EEG)（電気脳波）とmagnetoencephalography (MEG)（磁気脳波）を計測しました。単語ごとにBERT（BERT、Bidirectional Encoder Representations from Transformers）で予測確率を算出し、脳活動と突き合わせています。現場導入で同じ精度を出すには設備が要りますが、概念検証はより簡易なユーザー行動データで可能です。
AIを導入しても結局『当たる確率』が高いところにしか効かないのでは。リスクはないんでしょうか。
良い視点ですね。リスクは二つあります。第一にモデルの確率が誤っている場合、誤誘導を招く点。第二に、特異な言い回しや専門用語では予測が外れやすく、現場の多様性に合わせた微調整が必要な点です。しかし研究は人間の予測とモデル確率の強い相関を示しており、その知見を用いて『どの場面でAI支援が有効か』を見極める運用設計が可能であることを示しています。
要するに、AIの予測確率を指標にして、人間の負担を下げる場面を選べば投資効率が上がるということですね。現場での説明材料として使えそうです。
その通りです。小さく試して効果の出る領域を見つけ、改善を重ねることでROIは確実に改善できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、この論文は『AIの「次に来る言葉の確率」と人の脳の予測的処理が対応していると示し、AIを使った支援が効く場面の見極めに使える』という点を示している、ということでよろしいですか。
