テクノロジーの進化が止まらない今、私たちはまるで未来の扉を開いたかの
ような感覚に包まれています。AIはもはやSFの世界の産物ではなく、
私たちの日常を支える現実のツールへと変貌を遂げました。
GPT-4やClaudeのような大規模言語モデル（LLM）は、
文章生成からプログラミングまで驚くべき精度でこなし、
あたかも「知能」を持っているかのように振る舞います。
しかし、どんなに優れた技術にも必ず「限界」があります。
AIも例外ではありません。
そして、その限界に直面したとき、私はある感覚に包まれました。
そう、これはただの技術的問題ではない。
AIがどこまで人間に近づけるのか、そして私たちがその限界をどう乗り越えるのかという、
まさに未来の知性との「対話」の始まりだと。
【本記事のもくじ】
ストロベリー問題：大規模言語モデルの限界
今回のテーマは、「ストロベリー問題」と呼ばれる、
AIが単純な文字カウントすら誤ってしまう意外な脆弱性です。
AI技術が急速に発展する中、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4やClaudeは、
文章生成や質問応答などで優れた性能を発揮しています。
しかし、このような高度なAIにも限界があります。
特に注目すべきは、LLMが単純な文字カウントのような基本的なタスクで誤答する「ストロベリー問題」です。
私は、AIエンジニアとしてこの問題に直面し、限界と解決策について考える機会がありました。
ある日、GPT-4に「strawberryという単語に含まれる ‘r’ の数はいくつか？」と尋ねたところ、
モデルは「2つ」と答えました。
しかし、正確には3つです。
驚くほど単純な質問にもかかわらず、これほど高性能なAIが間違えるとは思いもしませんでした。
これが、AIが抱える「ストロベリー問題」の典型例です。
【ストロベリー問題の背後にある技術的要因】
この問題の背景を調べてみると、AIの設計上の仕組みに問題があることがわかりました。
LLMは、人間のようにテキストをそのまま理解するのではなく、
テキストを「トークン」と呼ばれる小さな単位に分解して処理します。
例えば、「strawberry」という単語は一つのトークンとして処理されることもあれば、
「straw」と「berry」という2つのトークンに分割されることもあります。
これが原因で、AIは単語を構成する個々のアルファベットを正確に認識することが難しくなり、
文字カウントのようなタスクでは誤りを生じやすくなります。
モデルが得意とするのは、次に来る単語やフレーズを予測することであり、
アルファベットレベルでの解析はその設計の範囲外です。
【実際にAIの限界を体験して】
私がこの問題に直面した際、まずはAIの仕組みを理解することから始めました。
深層学習モデルであるTransformerアーキテクチャの構造を学び、
それがどのようにして自然言語を処理しているのかを探りました。
すると、AIが「r」の数を間違えた理由は、アルファベットのカウントが
AIの得意分野ではないことが明らかになりました。
この経験から、AIはあくまで「パターン認識」に基づく予測を行っているのであり、
私たちが期待するような「知能」を持っているわけではないことを痛感しました。
【プログラミングによる解決策：現実的なアプローチ】
このストロベリー問題を解決するために、私は別のアプローチを試しました。
AIに「Pythonのコードを使って答えてください」とプロンプトを設定したのです。
具体的には、「strawberryに含まれる ‘r’ の数をPythonを使って数えなさい」と指示しました。
すると、ChatGPTは正確にPythonのコードを生成し、count()関数を使って「3つ」と正しい答えを返してきました。
この経験から得られた教訓は、AIの得意分野に合わせて問いかけを工夫すれば、
問題を解決できるということです。
単純な文字カウントなどのタスクは、自然言語で質問するよりも、
プログラミング言語を用いたほうがはるかに精度が高いことがわかりました。
【トークン化とLLMの限界】
多くのLLMは、Transformerアーキテクチャに基づいており、トークン化というプロセスに依存しています。
トークン化は、入力されたテキストを小さな単位に分割して処理することで、
効率的な予測を可能にしています。しかし、このトークン化が原因で、
単語をアルファベット単位で理解することが難しくなるのです。
特に、文字の出現回数を数えるといった細かいタスクでは、
モデルはミスを犯しやすくなります。
私はこの構造の限界を理解することで、LLMの長所と短所をより深く知ることができました。
LLMは、文脈理解や長い文章の生成では優れた能力を発揮しますが、
基礎的な文字操作のようなタスクには弱点があることを再確認しました。
【ストロベリー問題に対する解決策】
ストロベリー問題を回避するためには、以下のような対策が効果的です。
- プログラムコードを活用する
文字カウントのような具体的なタスクには、自然言語で質問する代わりに
プログラミング言語を使用することが推奨されます。Pythonのcount()関数などを
用いることで、正確な結果を得ることができます。 - 適切なプロンプト設計
問題を回避するために、プロンプトの設計を工夫することが重要です。
曖昧な質問ではなく、具体的で明確な指示を与えることで、AIの誤答を減らすことができます。 - AIの限界を認識する
AIの能力に過度な期待をせず、その限界を理解することが大切です。
AIは万能ではなく、特定の分野で強力なツールである一方、
他の分野では限界があるという現実を受け入れる必要があります。
【まとめ】
ストロベリー問題は、LLMが抱える構造的な課題の一例です。
トークン化に依存するモデルは、文字単位の操作が苦手で、
基礎的な文字カウントなどのタスクで誤りを犯しやすいことがわかりました。
しかし、プログラムコードを活用することで、この問題は回避可能です。
AIの限界を理解し、適切に活用することが今後ますます重要になっていくでしょう。
【感想】
今回の経験から、AIの限界を知ることは非常に重要だと感じました。
私たちがAIを正しく使うためには、過度な期待をせず、
AIの得意分野と弱点を理解しておく必要があります。
皆さんも、AIを使っていて驚いたり困惑した経験があるかもしれません。
ぜひ、その体験や感想をシェアしてください。
