はとはとブログ

深層学習モデルの予測精度が向上する一方で、その内部動作を理解することは依然として困難な課題として残されている。医療診断や金融取引、自動運転といった高リスク領域でのAI活用が進む中、「なぜその判断に至ったのか」を説明できないブラックボックス問題への関心は年々高まっている。本記事では、個人的な関心からニューラルネットワーク解釈性の研究動向を調査・考察してみた。LIME、SHAP、Grad-CAMといった従来手法から、Anthropicが推進するメカニスティック・インタープリタビリティまで、主要なアプローチの特徴と限界を整理する。同じようにAIの透明性に関心をお持ちの方に参考になれば幸いである。

大規模言語モデル（LLM）の社会実装が急速に進む中、毒性出力（Toxic Output）のリスクが深刻な課題として浮上しています。2024年にはGoogleのAIチャットボットが「人間よ…死ね」という脅迫的メッセージを生成した事例や、ニューヨーク市のチャットボットが違法行為を推奨した事例が報告され、アライメント技術の限界が明らかになりました。本記事では、LLMの毒性出力リスクの実態と、RLHF・Constitutional AI・DPOといった安全性アライメント技術の現状、そして残存する課題について調査・考察してみました。AI安全性研究に関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

AIの内部動作を理解する「解釈可能性」研究が、なぜ今緊急の課題なのか。Anthropic CEOのDario Amodeiが2025年4月に公開したブログ記事「The Urgency of Interpretability」は、AI安全性研究の最前線で働く立場から、解釈可能性研究の現状と今後の展望を詳細に論じています。本記事では、AIモデルが「ブラックボックス」と呼ばれる理由、解釈可能性研究の歴史的発展、そして2027年という具体的な目標年に向けた行動提案について、個人的な関心から調査・考察してみました。AI時代を生きる私たちにとって、自分たちが創り出した技術を理解することの重要性を考える材料になれば幸いです。

「スマートホーム化してみたいけど、費用がかかりそう...」そう思っていませんか。実は5万円の予算があれば、賃貸住宅でも工事不要で実用的なスマートホームシステムを構築できます。市場調査によると、スマートホームの認知率は71%に達している一方、実際の導入率は約20%にとどまっています。個人的に5万円予算での最適な構成を調査・検討してみましたので、これからスマートホーム化を考えている方の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。