鈴木：他にも特殊なケースはありえますかね？
はい、「特殊なケース」は算術以外にもあり得ます。大規模言語モデル（LLM）が苦手とする可能性がある分野やタスクは、厳密な論理や計算以外にもいくつかの特性に基づいて考えられます。以下はその具体例です：
- 厳密な時間や順序が重要な分野
- 例: スケジューリング、時間管理、因果関係の解釈。
- 理由: LLMは統計的規則性を学習するため、時間的順序や因果関係を正確に理解するのが苦手です。例えば、「Aが起こった後にBが起こる」という順序関係を誤解しやすい場合があります。
- 抽象的かつ一貫性のある論理推論
- 例: 複雑な数学的証明、法的推論。
- 理由: 抽象的で厳密な論理の積み重ねが必要なタスクは、LLMが得意とする表面的なパターン認識では十分に対応できません。例えば、証明の一部を飛ばしたり、前提から矛盾を導き出すことがあります。
- 感覚データに基づく判断
- 例: 視覚や音声データの直接解釈、直観的な認識（例えば、図形の回転や空間認識）。
- 理由: 言語モデルはテキストデータに基づいて訓練されているため、視覚や聴覚のような非言語的な情報を処理する能力が限られています。例えば、「この絵がどちら向きに回転しているか」という質問には答えられません。
- 倫理的・価値判断が必要な分野
- 例: 倫理学、道徳的ジレンマ。
- 理由: LLMはデータに含まれる意見や傾向を模倣するため、状況に応じた適切な倫理的判断を下すことが困難です。例えば、「正義とは何か？」や「特定の状況で何が正しいか？」といった問題に対して一貫性のある回答を保証できません。
- 創造性が求められる分野
- 例: 独創的な詩や芸術作品の創作。
- 理由: LLMは既存のデータからパターンを学び、それに基づいて出力を生成します。完全に新しいアイデアやアプローチを生み出すのは苦手です。そのため、芸術や文学の分野で完全に独創的な作品を創作する能力は限られています。
- 外部知識や文脈が必要な質問
- 例: 特定の分野における最新情報の理解、リアルタイムの状況判断。
- 理由: 訓練データが過去の情報に基づいているため、最新の出来事や文脈に依存するタスクに対応できない場合があります。
- 綿密な記憶が求められるタスク
- 例: 長大な物語の一貫性を保つこと、大量のデータ間の複雑な関係を正確に追跡すること。
- 理由: LLMには短期記憶の制約（トークンの最大長）があるため、長いコンテキストを保持するのが難しいです。そのため、物語の設定やキャラクターの特徴が途中で変わってしまうことがあります。
- 規範的なタスク
- 例: 特定の法規や規則に厳密に従う必要がある文書作成。
- 理由: LLMはあいまいな表現や推測に基づく傾向があるため、完全な規範性や正確さが求められるタスクでは信頼性に欠けることがあります。
まとめ
これらのケースに共通するのは、LLMが持つ統計的学習やパターン認識という特性では十分に対応できないという点です。こうした分野では、論理的推論能力や他分野の専門知識、最新の情報、あるいは物理的感覚が必要になるため、LLMの限界が明確に現れることがあります。（ここまで）
以上ご参考まで。
（ご注意）この記事は私とChatGPTの対話内容をそのままコピペしたものです。ChatGPTの回答にはハルシネーション（幻覚）による論理の不整合や抜け、事実誤認が含まれている可能性があります。回答を鵜呑みにせず、あくまでも「考えるヒント」としてお読みください。
