ChatGPTの登場以来、大規模言語モデル（LLM）は私たちの社会に大きな衝撃を与え、AI技術の可能性をかつてないほど身近なものにした。しかし、その華々しい成果の裏で、AI研究の最前線ではLLMが持つ根本的な「限界」が静かに、しかし明確に指摘され始めている。
現在のLLM開発を支配してきた「スケールさせれば賢くなる」というスケーリング則は、本当に汎用人工知能（AGI）へと続く道なのであろうか。本記事では、提供された調査レポートを基に、LLMが直面する深刻な課題を明らかにし、ヤン・ルカンやリチャード・サットンといった第一人者たちが提唱する「ポストLLM時代」の新たなAIパラダイムを探る。
LLMの進化は魔法のように見えた。しかし、GPT-4以降、その進化のペースは明らかに鈍化している。これは単なる踊り場なのか、それとも越えられない「壁」なのであろうか。かつてはモデルサイズやデータ量を増やせば性能が飛躍的に向上したが、現在では膨大な計算資源を投入しても性能の向上はわずかである。この「収益逓減」は、現在のアーキテクチャが限界に近づいていることを示唆し、経済的・物理的な持続可能性にも疑問符を投げかける。
LLMの最も根本的な問題は、世界を真に「理解」しているのではなく、人間が生成した膨大なテキストの統計的パターンを「模倣」しているに過ぎないという点にある。AI研究の権威であるリチャード・サットンは、LLMは「次に人が何を言うか」は予測できても、「次に世界で何が起こるか」という物理法則や因果関係を予測する真の世界モデルを持っていないと指摘する。また、メタ社のヤン・ルカンは、人間が視覚などから得る情報量に比べれば、人類が生成した全テキストデータは微々たるものであり、「テキストだけで人間レベルの知能に到達することは決してない」と断言している。LLMが示す「思考の連鎖（CoT）」のような推論能力も、論理に基づいたものではなく、訓練データ内の推論テキストの「形式」を模倣する高度なパターンマッチングであることが研究で示されている。さらに、LLMの内部動作は開発者ですら完全には理解・制御できていない。この「ブラックボックス」問題は、幻覚（ハルシネーション）や潜在的なバイアス、悪用のリスクを根本的に解決することを困難にしているのだ。
LLMの限界が見えてきた今、研究者たちはその先を見据えた新たなAIアーキテクチャの構築を始めている。リチャード・サットンは、固定データセットで一度学習して終わりではなく、現実世界との相互作用を通じて継続的に学習し続けるべきだと提唱する。ヤン・ルカンは、AGIへの道はテキストではなく、ビデオなどの感覚データから物理世界を理解する「ワールドモデル」を通じてのみ達成可能であると主張する。ゲイリー・マーカスは、深層学習の直感と古典的な記号AIの論理を統合する「ニューロシンボリックAI」を提唱し、より堅牢で信頼性の高いAIを目指す。そして、Siriの共同開発者であるリュック・ジュリアは、巨大モデルの追求は持続不可能であり、これからは小型でエネルギー効率の高い「エージェントAI」の時代だと予測している。
次世代AIを語る上で、技術的な側面だけでなく、経済的・社会的なリスクにも目を向ける必要がある。現在のAIブームは、AGI達成への過大な期待に基づいたバブルの側面も持ち合わせており、スケーリング則の限界が市場に広く認識された時、その反動が訪れる可能性がある。また、AIへの過度な依存による人間の思考力低下、偽情報キャンペーンや兵器開発への悪用、プライバシーの侵害など、解決すべき課題は山積みである。
結論として、LLMパラダイムはAI開発における一つの重要なマイルストーンであった。しかし、それはAGIへの唯一の道ではなく、むしろ多くの可能性の一つ、あるいは「袋小路」であったのかもしれない。これからのAIの未来は、単一の巨大な知能によって支配されるのではなく、継続的学習、ワールドモデル、ニューロシンボリック、小型エージェントといった、多様なアプローチが補完し合いながら織りなす、より豊かで堅牢なエコシステムとなるであろう。私たち人類に問われているのは、どのような知能を設計し、どのような経験をAIに与えるのか、ということである。その選択が、人類とAIの未来を形作っていくことになるのだ。
#AI #大規模言語モデル #LLM #AGI #人工知能 #次世代AI #ワールドモデル #技術動向