田中専務
拓海先生、最近部下から「表現エンジニアリング」という言葉を聞きました。うちの現場にも関係ありますか。AIの導入を急かされて困っているんです。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！表現エンジニアリングは、入力やモデルの重みを変える代わりに、モデル内部の“表現”を直接扱って振る舞いを変える考え方ですよ。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
田中専務
内部の表現というと、頭の中の考えみたいなものですか。要するに外から与える指示よりも、内部を直接調整するという話ですか？
AIメンター拓海
いい質問です。簡単に言えば、モデルの内部にある”特徴”や”ニューロンの反応”を特定して、それを操作して結果を変えるということです。ポイントは三つにまとめられますよ：識別、実装、制御です。
田中専務
実務目線で言うと、投資対効果が気になります。これって既存のプロンプトやファインチューニングと比べて何が良いんでしょうか。
AIメンター拓海
良い点は三つあります。第一にデータ効率が高く、少ない例で狙った振る舞いを導きやすい。第二に解釈性が得られやすく、何が効いているかが見えること。第三に柔軟性があり、特定の概念だけを狙って変えやすいという点です。
田中専務
なるほど。逆にリスクや課題は何ですか。現場が壊れたりはしないのですか。
AIメンター拓海
その懸念は的確です。課題も三つあります。特定概念の同定が難しいこと、介入がモデルの他の能力を損なうリスクがあること、そして安定性や再現性を保つ評価指標が未整備であることです。
田中専務
これって要するに、モデルの中の”スイッチ”みたいなものを見つけてオンオフするイメージということ？
