はとはとブログ

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルは驚異的な言語能力を示していますが、人間の脳とどれほど似ているのでしょうか。カーネギーメロン大学の研究チームがNeurIPS 2024で発表した画期的な研究は、脳磁図を使って言語モデルと人間の脳の言語処理を直接比較し、3つの重要な乖離領域を特定しました。個人的な関心から調査・考察してみましたので、同じように関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルが日常的に使われるようになり、私たちはAIの提案をどの程度信頼すべきかという新しい課題に直面しています。スタンフォード大学の研究チームが発表した「REL-A.I.」は、人間がAIにどのように依存するかを測定する革新的なフレームワークです。NAACL 2025で最優秀論文次点に選ばれたこの研究について、個人的な関心から調査・考察してみましたので、同じように関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。

「あと2年でAGI（汎用人工知能）が実現する」という衝撃的な予測レポート「AI2027」が、AI業界で大きな議論を呼んでいます。 元OpenAI研究者を中心としたチームが作成したこのシナリオは、2025年から2027年までのAI進化を月単位で詳細に予測し、私たちの仕事や社会のあり方が根本的に変わる可能性を示唆しています。 個人的な関心から調査・考察してみましたので、同じように関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。

AI にも“ワクワクで動く”仕組みがある——それが内発的動機づけ（IM）です。外からごほうびがほとんど得られない場面でも、AI は〈予測が外れた驚き〉や〈まだ見ぬ場所〉といった“内的報酬”を使って自発的に探索し、学び続けられます。 2024–2025 年は、大規模モデルと好奇心ボーナスの融合や、ズルい行動（報酬ハッキング）を抑える手法が注目され、教育支援・ロボット探査・創作サポートなどの応用が急拡大中です。人と AI がともに「面白いから挑戦する」世界が、すぐそこまで来ています。

「最近、手で字を書いていますか？」この質問に自信を持って「はい」と答えられる人って、現代社会にどれくらいいるんでしょうか。スマートフォンのフリック入力、パソコンのキーボード、そして最近ではAIによる音声入力まで。私たちの「書く」という行為は、急速にデジタル化され、外部化されています。