AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手が「概念ボトルネックモデル」って言ってましてね。要するに説明の効くAIにするとか聞いたんですが、うちの現場にどう役立つのか分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！概念ボトルネックモデルとは、AIの中に人が理解できる「概念」を入れて、説明可能性と性能のバランスを取る仕組みですよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
なるほど。で、今回の論文は何が新しいのですか。若い子はLLMって言葉をよく使うのですが、うちで紐解くならどこに目をつけるべきでしょうか。
今回の肝はLLM、つまりLarge Language Model（大規模言語モデル）を「事前知識（prior）」として使い、探索すべき概念を自動で提案しながら不確実性も扱う点です。要点を三つにまとめると、1) 概念の自動探索、2) ベイズ（確率）による不確実性の評価、3) 計算効率化です。
自動で概念を探すってことは、データに手間をかけずに済むんですか。概念を取るための注釈って高いのではと心配しているのですが。
いい質問です。注釈コストを抑えるために、LLMが候補概念を出し、その中から本当に効くものだけを順に検証します。これにより、最初から大量の概念を列挙して注釈を付ける必要が減るんです。
それなら現場負担は和らぎますね。ただ、LLMはたまに間違った知識を持っていると聞きます。これって要するに信頼できるかどうかの判断をベイズで補うということ？
まさにその通りですよ。LLMをそのまま使うと先入観が強すぎる場合がある。そこでベイズ的な枠組みでLLMの提案を“確率的に扱う”ことで、誤った提案に対して慎重に対処できるんです。
なるほど。投資対効果で言うと、どの点で費用対効果が期待できるのでしょうか。現場の作業効率と経営判断の両方で示してもらえますか。
要点三つで説明します。第一に概念注釈の総量を削減できるため初期のラベルコストが下がる。第二に重要な概念が明確になれば現場での意思決定が早くなる。第三に不確実性を示せるため、経営判断でリスク評価がしやすくなるのです。
分かりました、最後に私の理解を整理させてください。要するに、LLMに候補を出させてベイズで確かめることで概念の注釈コストを下げつつ、結果に対する不確実性も示せる。これなら現場で導入を議論できますね。
