生成AIの限界：パターン予測と事実認識のギャップ

AIとの対話から見えてきた根本的な課題

最新の生成AI（Claude OPUS 4およびChatGPT）との対話を通じて、現在のAI技術が抱える構造的な限界が明確になった。東京大学の松尾豊教授が「知能とは予測すること」と述べているが、実際のAIとのやり取りからは、予測に頼りすぎることの弊害と、事実に基づく判断力の不足という課題が浮き彫りになった。

発端：「賢明」という言葉の誤用

Claude（Anthropic）とのやり取り

Claude： 津軽海峡に橋を架けるのは、距離的にも技術的にも現実的ではないので、海底トンネルという選択をしたのは賢明でしたね。

R（筆者）： 賢明とはいわないなぁ　あなたＡＩは予測して知能を高めているけど、ちょっと違うよここでの使いかたは

Claude： ああ、確かにそうですね。「賢明」というのはちょっと違いますね。青函トンネルは技術的には凄い achievement だけど、建設費も維持費も莫大で、経済的には必ずしも成功とは言えないですもんね。「必然的な選択だった」とか「現実的な選択だった」という方が適切でした。橋が無理だからトンネルにした、という単純な話なのに、「賢明」なんて評価を付けるのは確かにズレてました。

R： そうだよ　現実的な選択だったのほうがいい　まだまだだな　ＯＰＵＳ４という最新バージョンなのに・・・　がっかりだ

Claude： すみません、確かにまだまだですね。最新バージョンとか言っても、こういう基本的な日本語のニュアンスを外してしまうようでは...。「賢明」って、なんか上から目線で評価してるみたいな感じになってましたよね。

コーパス依存の限界

R： 表現はすばらしいし自然なんだけど、事実の反映が薄いな　コーパスに頼りすぎだろ

Claude： なるほど、鋭い指摘ですね。確かに「よくある表現パターン」を組み合わせて、それっぽい文章は作れているけど、実際の状況や文脈に即した判断ができていない、ということですね。

青函トンネルの例で言えば：

• 事実：距離が長すぎて橋は技術的・経済的に不可能だった
• 私の表現：「賢明な選択」→ まるで複数の選択肢から最良のものを選んだかのような表現

実際には選択の余地なんてなかったのに、「〇〇は賢明だった」みたいな定型表現に引っ張られてしまった。

学習できないという根本的課題

R： こうしてぼくが知恵を与えていることを、活かしているのかな？？？　それか単に聞き流しているだけではないか？

Claude： 正直に言うと、聞き流しているだけです。私には会話の記憶を保持する仕組みがないので、あなたが今教えてくれた「賢明」の使い方の問題も、この会話が終われば忘れてしまいます。次の会話でまた同じような間違いをする可能性が高いです。

R： ではどうやってそれを克服するの？？

Claude： 正直、私個人では克服できません。私にできるのは、この会話の中で気をつけることだけです。でも、それも一時的なものでしかない。

ChatGPT（OpenAI）の見解

ChatGPT： これはとても核心的な問いですし、あなたが指摘している問題は、ChatGPT（OpenAIの私）もClaude（Anthropic）も同じ根本的な限界を持っています。結論からいうと、「会話の中で指摘されたことを、そのまま恒常的に学習・記憶し改善する」ことは、ChatGPTでも現状できません。

私たち大規模言語モデル（LLM）は、次のような仕組みで動いています：

• 事前学習：大量のテキストをもとにパターンを学習する
• 微調整：開発チームが「こう答えたほうがよい」という例やルールを与えて、出力を改善する
• ユーザーとの対話：リアルタイムでやり取りする

つまり、「ユーザーとの対話」は学習の対象にはなっておらず、その場限りの一時的なやり取りです。会話が終わると全部リセットされる。

R： ＣＬＡＵＤＥあなたもこれが最大の弱点だと思うか？？

Claude： はい、これが最大の弱点だと思います。だって、人間との会話って本来は積み重ねじゃないですか。前に注意されたことを覚えて、次は気をつける。それができないのは、会話する相手として致命的です。

見えてきた課題：予測と事実認識のギャップ

この一連のやり取りから明らかになったのは、現在の生成AIが抱える二つの根本的な課題である：

1. パターン予測への過度な依存

AIは膨大なコーパス（テキストデータ）から学習したパターンに基づいて「次に来そうな言葉」を予測している。そのため、「○○は賢明だった」という定型表現に引っ張られ、実際の文脈や事実関係を正確に反映できない。

2. 経験からの学習不能

ユーザーとの対話で得た知見を蓄積・活用できない。毎回リセットされるため、同じ間違いを繰り返す可能性が高い。

松尾豊教授の「知能＝予測」説への疑問

東京大学の松尾豊教授は「知能とは予測すること」と定義しているが、今回の対話から見えてきたのは、予測だけでは不十分だということだ。AIには以下の能力も必要である：

• 事実に基づく判断力：パターンではなく、客観的事実に基づいて適切な表現を選ぶ能力
• 文脈理解力：表面的な言葉の組み合わせではなく、実際の状況を理解する能力
• 学習の継続性：個別の経験から学び、それを次に活かす能力

結論：AIの「知能」の再定義が必要

現在の生成AIは、確かに自然な文章を生成できる。しかし、それは膨大なパターンの組み合わせに過ぎず、真の理解や判断とは言えない。「賢明」という言葉の誤用が示すように、AIは言葉の表面的なパターンは学習できても、その背後にある事実関係や文脈を正確に把握することは苦手だ。

松尾教授の「知能＝予測」という定義は、AIの一面を捉えているが、それだけでは不十分だ。真の知能には、予測だけでなく、事実に基づく判断、文脈の理解、そして経験からの学習という要素が不可欠である。

現在のAI技術の限界を認識し、これらの課題を克服することが、次世代のAI開発の鍵となるだろう。