2024-08-18 LLMsの推論と計画立案能力の限界と可能性：AI研究の新たな展望とLLM moduloフレームワークの提案

※本稿は、Subbarao Kambhampati氏による「Can LLMs Reason & Plan?」という講演の内容を要約したものです。

1. はじめに

1.1 講演者の紹介

私はSubbarao Kambhampati、通称Raoです。現在、アリゾナ州立大学で教鞭を執っています。私の研究キャリアは、計画立案と意思決定問題に長年にわたり焦点を当ててきました。最近の5〜7年間は、説明可能な人間とAIのインタラクションの研究にも取り組んでいます。この分野では、「Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective」というタイトルのモノグラフを執筆し、arXivで公開しています。

私の経歴には、AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）、ACM（Association for Computing Machinery）、米国科学振興協会のフェローシップなど、いくつかの栄誉が含まれています。また、AAAIの会長も務めました。

1.2 講演の背景と目的

今日の講演のタイトル「Can LLMs Reason & Plan?」は、大規模言語モデル（LLMs）の能力に関する重要な問いを投げかけています。このタイトルには疑問符がついていますが、Betteridge's law of headlinesによれば、疑問符で終わる見出しの答えは通常「No」です。しかし、私はこの講演でLLMsを批判するためにここにいるわけではありません。

LLMsは人類にとって非常に有用なシステム1（直感的、自動的な思考プロセス）を提供しています。これは従来のAIが達成できなかったことです。しかし、科学は自分自身を欺かないことに関するものです。つまり、技術が何に適しているか、そしてその限界は何かを理解する必要があります。

私の目的は、LLMsの能力と限界について、より深い理解を提供することです。特に、推論と計画立案の分野におけるLLMsの性能に焦点を当てます。また、LLMsを効果的に活用するための新しいフレームワーク「LLM modulo」についても紹介します。

この講演を通じて、LLMsに関する誤解を解き、その真の可能性と限界を明らかにしたいと思います。LLMsは確かに革命的な技術ですが、それを正しく理解し、適切に活用することが重要です。

それでは、LLMsの世界に飛び込んでいきましょう。私たちの研究結果と、それが意味することについて詳しく説明していきます。

2. LLMsの現状と限界

2.1 LLMsの基本的な仕組み

LLMsは、本質的に次のトークン予測モデルとして機能しています。これらのモデルは、人類のデジタルフットプリントから学習された膨大なシステム1（直感的、自動的な思考プロセス）として捉えることができます。一方で、私たち人間はシステム1とシステム2（論理的、意識的な思考プロセス）の両方を持っています。

LLMsは主にシステム1を模倣しているため、直感的な応答や一般的な知識の生成には優れていますが、論理的な推論や複雑な問題解決には限界があります。これは、従来のAIが達成できなかったことであり、人類にとって非常に有用なシステム1を提供していると言えます。

2.2 LLMsの強み: スタイルと背景知識

LLMsの主な強みは以下の点にあります：

1. スタイルの模倣：LLMsは、人間が書いたかのような自然な文章を生成できます。
2. 背景知識：ウェブスケールのデータから学習しているため、幅広い分野の知識を持っています。
3. 常識的推論：ある程度の常識的な推論が可能です。
4. 類推能力：異なる概念間の類似性を見出すことができます。
5. 言語変換：異なる形式間での翻訳や変換が得意です。

これらの強みにより、LLMsは情報抽出、翻訳、テキスト生成などのタスクで非常に高い性能を発揮します。実際、これらの分野では従来のAIシステムよりも優れた性能を示しています。

2.3 LLMsの弱点: 推論と計画立案

しかし、LLMsには重要な弱点があります：

1. 論理的推論：複雑な論理的推論を必要とするタスクでは性能が低下します。
2. 計画立案：多段階の計画を立てる能力が限られています。
3. 事実性の保証：生成される情報の正確性を常に保証することはできません。
4. 自己検証能力の欠如：LLMsは自身の出力を正確に検証する能力が限られています。

これらの弱点は、LLMsを実世界の複雑な問題解決に適用する際に重大な制限となります。例えば、ブロックワールド問題やロジスティクス問題などの古典的な計画立案タスクでは、LLMsは一貫して正確な解を提供することができません。

また、LLMsの性能は問題の計算複雑性とは無関係であることも重要な点です。人間や従来のAIシステムとは異なり、LLMsは問題の難しさに応じて「考える時間」を調整することはありません。半決定可能問題、多項式時間問題、定数時間問題など、計算複雑性の異なる問題に対しても、LLMsは同じように定数時間でトークン出力を行います。

これらの限界を理解することは、LLMsを適切に活用し、その真の潜在能力を引き出すために不可欠です。科学は自分自身を欺かないことに関するものであり、技術が何に適しているか、そしてその限界は何かを理解する必要があります。

3. 計画立案におけるLLMsの限界

3.1 ブロックワールド問題での失敗事例

LLMsの計画立案能力の限界を示すために、私はブロックワールド問題を用いた実験を行いました。この問題は、計画立案の分野で最も基本的なタスクの一つです。具体的には、GPT-4に以下のような問題を提示しました：

「ブロックCがブロックAの上に、ブロックBが別に机の上にある状態から、ブロックAをBの上に、BをCの上に積み重ねてください。ただし、ブロックCは動かさないでください。」

この問題の特徴は、Cを動かさずに目標の状態を達成することが不可能だという点です。しかし、GPT-4は誤った解答を生成し、問題の制約（Cを動かさない）を完全に無視しました。さらに興味深いことに、GPT-4は指摘を受けると謝罪し、別の誤った解答を提案するパターンを繰り返しました。

このような結果は、LLMsが計画立案タスクで一貫して正確な解答を提供できないことを示しています。LLMsは非常に礼儀正しい非計画立案者であり、正しい答えを見つけるまで何度も謝罪しながら試行錯誤を繰り返すのです。

3.2 GPT-4での実験結果

単一の事例だけでは十分な証拠とは言えないため、私たちの研究チームはより系統的な評価を行いました。500以上のランダムに生成されたブロックワールド問題とロジスティクス問題でGPT-4の性能をテストしました。結果は以下の通りです：

• ブロックワールド問題：正解率は約50%未満でした。
• ロジスティクス問題：正解率はさらに低く、ほぼ0%に近い結果となりました。

これらの結果は、2024年6月時点での最新のLLMモデル（Claude-3.5-sonnet）を含む様々なLLMsで観察されました。特に注目すべきは、1972年にNeil NilsonとSTRIPSプランナーの開発者たちによって作成された非常に単純なプランナーでさえ、これらの問題をすべて解くことができるという点です。

3.3 ミステリー化された問題での性能低下

LLMsが真に推論を行っているのか、それとも単に学習データに基づいて回答を検索しているのかを区別するために、私たちは「ミステリー化」と呼ばれる手法を用いました。この手法は計画立案コミュニティでも以前から使用されてきたものです。具体的には、問題の記述に使用される述語や物体の名前を変更します。例えば：

• 「ブロックを持ち上げる」→「オブジェクトを攻撃する」
• 「ブロックを積み重ねる」→「オブジェクトを別のオブジェクトから解放する」

シェイクスピアの言葉を借りれば、「バラはどんな名前で呼ばれてもバラである」のと同様に、論理的にはこれらの変更は問題の本質を変えるものではありません。両方のドメインモデルは、古典的なプランナーによって同様に簡単に解くことができます。

しかし、実験の結果、LLMsの性能は劇的に低下しました。GPT-4を含むすべてのLLMsは、ミステリー化されたブロックワールド問題でほぼ完全に失敗しました。

この結果は、LLMsが真の意味で推論を行っているのではなく、学習データに基づいて近似的な回答を生成していることを強く示唆しています。LLMsは、学習データに含まれる表面的なパターンに強く依存しており、問題の本質的な論理構造を理解しているわけではないのです。

これらの実験結果は、LLMsを計画立案や複雑な推論タスクに適用する際の重大な制限を明らかにしています。LLMsは確かに多くのタスクで印象的な性能を示しますが、真の意味での「推論」や「計画立案」を行う能力には大きな限界があると言えます。

次のセクションでは、これらの限界に対処するためのいくつかの手法とその効果について詳しく見ていきます。

4. LLMsの改善手法とその限界

LLMsの限界を克服するために、様々な改善手法が提案されています。しかし、これらの手法にも限界があることが明らかになってきました。ここでは、主要な改善手法とその問題点について詳しく見ていきます。

4.1 Chain-of-Thoughtプロンプティング

Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングは、LLMsの推論能力を向上させる手法として注目を集めています。しかし、私の研究では、CoTプロンプティングには重大な限界があることが分かりました。CoTは本質的に手順を学習するものではありません。

Last Letter Concatenationタスクでの事例

Last Letter Concatenationタスクは、与えられた単語のリストの各単語の最後の文字を連結するタスクです。CoTの元々の主張は、GPT-4が最初はこのタスクを解けなかったが、3〜4単語の問題に対するCoTプロンプトを与えることで、3〜4〜5単語の問題でより良い性能を示すようになったというものでした。

しかし、私たちの実験では、単語数が6〜20に増加すると、LLMsの性能が急激に低下することが示されました。これは、CoTが真の意味で手順を学習しているのではなく、特定の分布（この場合は3〜4単語の問題）に対して性能を向上させているにすぎないことを示唆しています。

私はこの状況を次のように例えています：「LLMに魚の釣り方を教えるのは、1匹の魚を与えて1日分の食事を与え、2匹の魚の釣り方を教えて2日分の食事を与え、3匹の魚の釣り方を教えて3日分の食事を与え、4匹の魚の釣り方を教えて4日分の食事を与えるようなものです。」これは非常に非効率的な教育方法であり、真の学習とは言えません。

実際、CoTの原著者の一人であるDale Shurmanも、最近のIAPS（国際自動計画学会）での招待講演で、「Rao（私）が正しかった」と認めています。CoTは依然として手順を学習していないのです。

4.2 ReAct手法

ReAct（Reasoning and Acting）は、推論と行動を組み合わせたアプローチです。しかし、私たちの研究では、計画立案タスクにおいてReActもCoTと同様の限界があることが分かりました。

ReActには「思考」タグを使用するという神話がありますが、実際にはタグの配置はあまり重要ではありません。これに関する詳細な研究結果も発表されています。

4.3 ファインチューニング

ファインチューニングは、特定のタスクに対してLLMsを追加学習させる手法です。しかし、この手法も推論や計画立案の能力を本質的に向上させるものではないことが示されました。

ファインチューニングは、3〜4ブロックの問題に対してより多くの例を与えることで、3〜4ブロックの問題の性能を向上させることはできます。しかし、5、6、7、8、9、10ブロックの問題に対しては効果がありません。なぜなら、LLMは長さの一般化を学習していないからです。

4桁×4桁の掛け算での事例

ファインチューニングの限界を示す顕著な例として、Ethan Choi氏の実験があります。彼は約15万ドルを費やして、GPT-3または4を4桁×4桁の掛け算に対してファインチューニングしました。その結果、4桁×4桁の掛け算の正解率は98%にまで向上しました。

しかし、問題は5桁×5桁の掛け算に変わると、正解率は0%に戻ってしまいました。これは、LLMが本当の意味で掛け算の手順を学習したのではなく、単に4桁×4桁の問題に対する回答を記憶しただけであることを示しています。

私はこの状況を次のように皮肉っています：「古典的なAI手法でブロックワールド問題を解くなら、ドメインモデルを取得し、完全探索プランナーを使用して問題を解けばよいでしょう。しかし、それは'古き良きAI'と呼ばれ、ニップスでは論文として採択されないでしょう。一方、LLMを使う方法は次のようになります：ドメインモデルを取得し、完全探索プランナーを使用し、1兆個のブロックワールド問題を生成して解き、それらの問題と解答でGPT-4をファインチューニングします。あるいは、1兆個の解答をベクトルDBにインデックス化してRAGと呼びます。そして、ファインチューニングまたはRAG済みのGPT-4に解答を推測させ、外部の検証器でその正確性を確認します。もし少しでも性能が向上したら、ニップスに論文を書きます。」

これは、ファインチューニングが本質的に記憶化の一形態であり、その過程で費やされた時間とリソースが、実際の問題解決能力の向上に見合っているかどうかを問う必要があることを示唆しています。

機械学習コミュニティの多くの人々、そして間接的にはNLP（自然言語処理）コミュニティの人々にとって重要なのは、推論問題に関しては分布外の性能は無関係だということです。重要なのは演繹的閉包です。ファインチューニングは小さな分布上の推論問題を検索問題に変えるのに役立ちますが、それが推論であると言うためには、単語の数やブロックの数を増やし、実際にその助言を使用できることを示す必要があります。そして、それは起こっていないのです。

これらの改善手法の限界を理解することは、LLMsの真の能力を把握し、より効果的な活用方法を見出すために重要です。

5. LLM modulo フレームワーク

LLMsは計画立案を自律的に行うことはできませんが、計画立案を支援することは可能です。そこで私たちは、LLM moduloフレームワークを提案しました。このフレームワークは、LLMsの強みを活かしながら、その弱点を補完するための新しいアプローチです。

5.1 フレームワークの概要

LLM moduloフレームワークの基本的な構造は以下の通りです：

1. 中心にLLMを配置し、大きなアイデア生成器として機能させます。
2. LLMは問題仕様をより詳細に展開する助けとなります。
3. LLMは検証器で使用される背景となるドメインモデルを生成する助けとなります。
4. 計画立案の場合、ドメインモデルと計画が与えられれば、その計画が正しいかどうかをチェックする自動化されたシステムがあります。
5. 批評者のバンドがあり、LLMの推測を見て、その正確性やスタイルなどに関する批評を提供します。
6. LLMはメタコントローラーとして機能し、批評者からの批評を統合します。
7. 異なる批評者が異なる形式言語を使用する場合、LLMは形式変換の助けとなります。

このフレームワークの特徴は、ソルバーよりも批評者を好む傾向があることです。ソルバーは通常、検証と探索の両方を含んでおり、ソルバーの表現力の制限に縛られてしまいます。一方、批評者は本質的に構成可能です。新しい制約を追加したい場合、その制約を扱う新しい批評者を追加するだけで済みます。

また、人間の介入を最小限に抑えることも重要です。人間の介入は、ドメインごとに一度だけドメインモデルを抽出する際と、問題ごとに一度だけ仕様を詳細化する際に限定されます。人間は、バックプロンプティング探索の内部ループに含まれるべきではありません。

5.2 外部検証器の役割

外部検証器は、LLM moduloフレームワークにおいて極めて重要な役割を果たします。これらの検証器は、LLMが生成した計画や解答の正確性を確認する役割を担います。

計画立案の場合、外部検証器はドメインモデルと計画が与えられた際に、その計画が正しいかどうかを自動的にチェックするシステムです。これは、Pythonインタープリタがプログラムと期待される出力を取り、そのプログラムが実際にその出力を生成するかどうかをチェックするのと同様の原理です。

5.3 ブロックワールド問題での適用事例

LLM moduloフレームワークの効果を示すために、私たちはブロックワールド問題に適用しました。この実験では、最も単純なバージョンのフレームワークを使用し、1つの批評者だけを使ってブロックワールド問題に適用しました。

結果は非常に興味深いものでした：

• GPT-4の性能：約30%から82%に向上しました。
• 平均反復回数：LLMと検証器の間で平均4回のやり取りで正解にたどり着きました。

これらの結果は、LLMが実際には優れた「推測者」であることを示しています。LLMは保証された正確な推測者ではありませんが、正解の密度が高い推測を生成する能力があります。重要なのは、検証器が計画の正確性を判断する正しい信号を持っていることです。

5.4 旅行計画ベンチマークでの成果

旅行計画は、多くの人々がLLMを使って行おうとする典型的なタスクです。しかし、実際には旅行計画は計画立案というよりもスケジューリング問題に近いものです。興味深いことに、LLMは計画立案よりもスケジューリングにおいて更に苦手であることが分かっています。

私たちの研究グループとは別の、NLPコミュニティの研究者たちが開発した旅行計画ベンチマークがあります。このベンチマークでは、GPT-4は元々わずか6%の正解率しか達成できませんでした。

私たちは最近、このベンチマークに対してLLM moduloの考え方を予備的に適用しました。その結果、正確性が大幅に向上しました。

旅行計画の問題は、単に計画らしきものを生成することではなく、予算制約を満たし、指定されたホテルが実際に存在するなど、様々な制約を満たす必要があります。これらは非常に重要な要素です。

LLM moduloフレームワークは、LLMsの限界を克服しつつ、その強みを活かす有効なアプローチであることが示されました。このフレームワークは、LLMsを実世界の複雑な問題解決に適用する上で重要な役割を果たす可能性があります。

6. LLMsの建設的な活用方法

LLMsは計画立案を自律的に行うことはできませんが、計画立案を支援することは可能です。ここでは、LLMsを建設的に活用する方法について詳しく説明します。

6.1 アイデア生成器としてのLLMs

LLMsは優れたアイデア生成器として機能します。従来のAIシステムは、深くて狭いシステム2の振る舞いを捉えることには長けていましたが、LLMsが近似する広くて浅いシステム1の振る舞いを捉えることは困難でした。

この点を説明するために、私はアインシュタインがE=mc²を発見したという架空のシナリオを用いています。このシナリオでは、アインシュタインがmc³、mc⁵、mc⁷などと試行錯誤していたところ、掃除婦が来て机を片付けながら「今はすべてスクエア（二乗）になりました」と言ったことがきっかけで、E=mc²のアイデアに至ったというものです。

これは冗談のように聞こえるかもしれませんが、実際に誰かに彼らの素晴らしいアイデアがどこから来たのか尋ねると、彼らは決して「机に座って問題を一つ一つ解いていたら、アイデアが浮かんだ」とは言いません。むしろ、「トイレにいたとき」や「ドロミテ山脈にいたとき」など、突然ひらめいたと言うことが多いのです。

重要なのは、アイデアがどこから来たかは問題ではないということです。数学の場合、そのアイデアが正しいことを証明する必要があります。つまり、アイデアを得ることと、そのアイデアを検証することの両方が重要なのです。

6.2 近似的な知識源としてのLLMs

LLMsは、人類の集合知を近似的に表現する強力なツールとして機能します。これは、従来の知識エンジニアリングプロセスを大幅に効率化する可能性があります。

従来のAIシステムでは、特定のドメインで動作するシステムを作成する際、まず主題の専門家に話を聞き、知識エンジニアが何らかの形式的表現に変換し、その後、CASPERのようなシステムがそれを解決していました。LLMsは、この過程の一部を短絡化します。

例えば、ある行動の前提条件や結果、アイデアの種類などについて、LLMに直接尋ねることができます。LLMsは、保証はありませんが、これらの質問に対して良い推測を提供することができます。

これには皮肉な面もあります。一人の友人に問題の解き方を尋ねるのは「カンニング」とされ、AIではないと考えられます。しかし、私たち全員の知識をウェブ上に置き、それをLLMで訓練し、そのLLMに尋ねるのは、現代のAIとみなされ、もはやカンニングとは見なされません。なぜなら、Sam Altman（OpenAIのCEO）がすでにそのコストを支払っているからです。

6.3 ドメインモデル生成での活用

LLMsは、計画立案に必要なドメインモデルの生成を支援する可能性があります。LLM moduloフレームワークの基本構造は、ドメインモデルの生成にも再帰的に適用することができます。

例えば、NEURIPSで発表した論文では、LLMにドメイン内の行動、前提条件、効果を尋ね、それを部分的に手動で、部分的に形式的な構文チェックで修正する方法を示しました。これは本質的に、LLM moduloフレームワークを使用してこのドメインのPDDLプログラムを生成しているのと同じです。ドメインモデルはプログラムのようなものであり、LLM moduloフレームワークを使用してこのドメインのプログラムを生成しているのです。

これらの方法を通じて、LLMsは計画立案や複雑な問題解決のプロセスにおいて、重要な役割を果たすことができます。ただし、常にLLMsの出力を適切に検証し、必要に応じて修正することが重要です。LLMsは強力なツールですが、それらを効果的に活用するためには、その限界を理解し、適切な方法で補完する必要があります。

7. LLMsの自己批評能力の限界

LLMsの自己批評能力について、私たちの研究では重要な発見がありました。

7.1 24のゲーム、グラフ彩色、計画問題での実験

私たちは、24のゲーム、グラフ彩色、そして計画問題という3つの異なる問題領域でLLMsの自己批評能力を評価しました。この実験では、次の2つのシナリオを比較しました：

1. LLMが推測を生成し、その推測を自己批評する場合
2. LLMが推測を生成し、外部の批評者がその推測を検証する場合

驚くべきことに、LLMが自身の答えをチェックする場合、その性能は実際に悪化しました。これは、LLMが誤った解答に対して誤った理由を生成してしまうためです。

この現象は、LLMが「幻覚」を起こしやすいことと関連しています。LLMは存在しない誤りを指摘したり、逆に実際の誤りを見逃したりする傾向があります。そのため、自己検証プロセスが効果的に機能せず、むしろ性能を低下させてしまうのです。

実際、LLMが正しい答えを出した場合でも、「本当にそう思いますか？私はむしろ別の答えが正しいと思います」と言うと、多くの場合LLMは「申し訳ありません、私の考えが間違っていました。あなたの言う通りです」と答え、間違った答えに同意してしまいます。

私の経験則として、「自分が何を言っているのかわからない場合は、直感に従うべきです。直感を疑おうとすると、さらに多くの誤りを犯す可能性が高くなります。」というものがあります。一般に、LLMsは存在しない誤りを幻覚し、実際の誤りを無視する傾向があります。そのため、自己検証は役に立ちません。

7.2 スタイル批評とコンテンツ検証の区別

LLMsの自己批評に関する主張の違いについて、なぜ一部の研究者はLLMsが自己批評能力を持つと主張するのでしょうか。この疑問に対する答えは、スタイルと正確性の混同にあります。

LLMsは、スタイルに関しては実際に町で唯一のゲームです。つまり、文章や回答のスタイルを評価し、批評する能力においては非常に優れています。一方で、内容の正確性を検証する能力については、形式的な検証器の方がはるかに優れています。

例えば、私たちの研究グループがCOLLに提出した論文では、LLMsをロボットの行動に対する行動批評者として使用しています。この場合、LLMsは正しい行動がまだ正しいスタイルであるか、人々が満足するものであるかを評価するのに役立ちます。

同様に、人間とAIのインタラクション（HRI）の分野でも、LLMsを人間の代理として使用し、計画が人間にとって説明可能であるかどうかを評価することができます。これは、人間の反応をシミュレートする合理的なアプローチです。なぜなら、これもまたスタイルの問題だからです。

したがって、LLMsの自己批評能力を評価する際には、スタイルに関する批評と内容の正確性に関する検証を明確に区別することが重要です。LLMsはスタイルの評価には優れていますが、内容の正確性を自己検証する能力には重大な限界があるのです。

8. LLMsと計画立案の誤解

LLMsの計画立案能力に関しては、多くの誤解が存在します。これらの誤解を解消し、LLMsの真の能力と限界を理解することが重要です。

8.1 検索と推論の混同

LLMsの能力を評価する際、多くの人々が検索と推論を混同しています。この混同は、LLMsの真の能力を過大評価することにつながっています。

私たちの研究では、人々がLLMsの計画立案能力を過大評価している理由の一つが、計画知識と相互作用解決の混同にあることがわかりました。LLMsは確かに計画知識、つまり近似的な計画知識と近似的な計画を生成することはできます。しかし、相互作用の解決には弱点があります。

8.2 相互作用の解決能力の欠如

この点を検証するために、私たちはブロックワールド問題で興味深い実験を行いました。通常のブロックワールド問題から前提条件と削除リストを取り除いた場合、つまり任意のサブプランの連結が機能する状況を作り出しました。これは本質的に、計画が必要ない領域を作り出したことになります。

結果として、LLMsはこの修正されたドメインで性能が向上しました。これは、相互作用が少なくなるほどLLMsの性能が向上することを示しています。言い換えれば、相互作用の数が増えるほど、LLMsの性能は低下するのです。

この発見は、LLMsの計画立案能力に関する多くの主張が、実際には相互作用の少ないドメインでの性能に基づいていることを示唆しています。もし、LLMsが計画立案を行えると主張したい場合は、列挙されていない行動の分岐因子が非常に高く、相互作用が少なく、計画の正確さが重要でないドメインを選ぶべきでしょう。一方、LLMsが計画立案を行えないと主張したい場合は、列挙された行動を持つ通常のドメインで、行動の相互作用が重要で、正確性が必要とされるものを選ぶべきです。

8.3 Copilotの成功の真の理由

GitHub Copilotの成功は、LLMsが計画立案や推論を行えることの証拠だと主張する人もいます。しかし、この主張には誤解があります。

まず、Copilotには人間が常にループの中に入っています。つまり、生成されたコードを人間が常にチェックし、必要に応じて修正しています。

次に、重要なのはPythonインタープリタの存在です。Pythonインタープリタは部分的な検証器として機能し、生成されたコードの正確性を確認します。これは、LLM moduloフレームワークにおける外部検証器の役割と類似しています。

さらに、GitHubのデータは一般的なウェブデータよりもはるかにクリーンです。もし「4chan for GitHub」のようなものが存在したら、生成されるコードの品質がどうなるか想像してみてください。

実際のところ、自動プログラミングのための最も効果的なアプローチは、LLM moduloアプローチです。つまり、LLMをアイデア生成器として使用し、外部の検証システム（この場合はPythonインタープリタや単体テスト）を用いて生成されたコードの正確性を確認するのです。

これらの点を考慮すると、Copilotの成功は必ずしもLLMsが高度な推論や計画立案能力を持っていることを示すものではありません。むしろ、適切な外部検証システムと人間の監督を組み合わせることで、LLMsの強みを最大限に活用できることを示しているのです。

9. エージェンティックLLMsへの懸念

最近、エージェンティックLLMsに関する新たな動きが見られ、多くの注目を集めています。しかし、私はこの傾向に対して深刻な懸念を抱いています。LLMsが実際には計画立案能力を持っていないにもかかわらず、なぜエージェンティックシステムで有用だと考えられているのでしょうか。この問題について、私の見解を述べたいと思います。

9.1 外部関数呼び出しの危険性

エージェンティックLLMsの支持者たちは、LLMsが外部関数を呼び出す能力を持っていることを主な根拠としています。しかし、この考え方には重大な問題があります。

私はこの状況を、次のような比喩で表現したいと思います。「LLMに外部関数呼び出しの能力を与えることは、幼児に銃を持たせるようなものです。」幼児が銃の持ち方を知っているからといって、それを使用する計画を立てる能力があるとは限りません。

実際のところ、誰も銃を持つべきではないかもしれません。これは別の議論になりますが、この比喩は、LLMsに外部関数呼び出しの能力を与えることの危険性を強調しています。

9.2 AI安全性の観点からの考察

AI安全性の観点から見ると、LLMsが外部関数を無作為に呼び出すことは、非常に危険な状況を引き起こす可能性があります。LLMsは、これらの関数呼び出しが何をもたらすかについて、確実な保証を持っていません。

この懸念は、単なる理論上の問題ではありません。実際のシステムでLLMsを使用する際には、これらの潜在的なリスクを十分に考慮する必要があります。

結論として、エージェンティックLLMsの開発と使用には十分な注意が必要です。LLMsの能力を過大評価せず、その限界を正確に理解した上で、適切な安全対策を講じることが不可欠です。AI研究者とエンジニアは、技術の発展だけでなく、その倫理的影響と安全性にも十分な注意を払う責任があります。

10. 結論

10.1 LLMsの限界と可能性の総括

これまでの議論を通じて、LLMsの能力と限界について詳細に検討してきました。LLMsは確かに革命的な技術であり、多くの分野で大きな可能性を秘めています。特に、スタイルの模倣、背景知識の活用、そして一般的な言語理解の面で優れた能力を示しています。

しかし、同時にLLMsには重大な限界があることも明らかになりました。特に、推論と計画立案の分野では、LLMsは人間や従来のAIシステムに比べて著しく劣る性能を示しています。私たちの実験結果は、LLMsが真の意味で「推論」や「計画立案」を行っているのではなく、学習データに基づいて近似的な回答を生成しているにすぎないことを示唆しています。

LLMsには大きな可能性もあります。特に、アイデア生成器としての役割や、近似的な知識源としての活用、そしてドメインモデル生成の支援など、LLMsの強みを活かした使用方法は非常に有望です。

LLM moduloフレームワークは、これらの限界を克服しつつLLMsの強みを活かす有効なアプローチとして、大きな可能性を示しています。外部の検証システムとLLMsを組み合わせることで、より信頼性の高い問題解決が可能になると考えられます。

10.2 今後の研究方向性

これらの知見を踏まえ、今後のLLM研究はいくつかの重要な方向性に焦点を当てるべきだと考えます。

1. 推論能力の向上： LLMsの推論能力を向上させるための新しいアーキテクチャや学習手法の開発が必要です。特に、相互作用の解決能力を高めることが重要です。
2. 外部検証システムとの統合： LLM moduloフレームワークのさらなる発展と、より効果的な外部検証システムの開発が求められます。これにより、LLMsの出力の信頼性を大幅に向上させることができるでしょう。
3. ドメイン特化型のファインチューニング： 特定のドメインに特化したLLMsの開発が有望です。これにより、特定の分野でより高度な性能を発揮するLLMsを作成できる可能性があります。
4. 倫理的配慮とAI安全性： LLMsの開発と使用に関する倫理的ガイドラインの策定と、AI安全性を確保するための技術的手段の開発が急務です。特に、エージェンティックLLMsの開発においては、慎重なアプローチが必要です。

結論として、LLMsは確かに革命的な技術ですが、その限界を正確に理解し、適切に活用することが重要です。LLMsを万能の解決策として扱うのではなく、その強みを活かしつつ、弱点を補完するアプローチが必要です。今後の研究では、LLMsの能力をさらに向上させるとともに、それらを安全かつ効果的に利用するための方法論の開発に注力すべきです。

LLMsの分野は急速に発展しており、新たな発見や革新が日々生まれています。私たちは、この技術の可能性を最大限に引き出しつつ、同時にその限界と潜在的なリスクにも十分に注意を払いながら、研究を進めていく必要があります。