CreativityNeuro:言語モデルの重みを操作して発散的思考を改善し、モード崩壊を低減

最近、AI（人工知能）がものすごい勢いで進化していますが、その中でも「言語モデル」、つまり文章を作るのが得意なAIについて、ちょっと面白い研究が出てきました。私たちが普段使っているAIは、質問に対して「これが一番正解っぽい」という答えを生成しがちです。これは、AIがインターネット上のたくさんの情報を学習する中で、みんなが似たような意見に集まってしまう「人工的な集合知効果」という現象が起きているからだと考えられています。例えるなら、クラスの友達に「面白いアイデアを考えて」と聞いたら、みんな似たような答えばかり返ってくる、そんなイメージです。

この問題に対処するために、研究者たちは「CreativityNeuro」という新しい技術を開発しました。これは、AIの「脳みそ」にあたる部分（重みと言います）をちょっとだけ調整することで、AIがもっと色々な、ユニークなアイデアを出せるようにするものです。しかも、この技術はAIが持っている情報を直接書き換えるわけではないので、データがなくても使えるのが特徴です。まるで、AIに「もっと自由に、周りと違う視点を持とうよ」と優しく促すようなイメージですね。

このCreativityNeuroの効果を調べるために、いくつかのテストが行われました。その一つが「Divergent Association Task（DAT）」という、どれだけ色々な言葉を連想できるかを測るテストです。このテストで、CreativityNeuroを使ったAIは、なんとパフォーマンスが最大14パーセンタイルポイントも向上したそうです。これは、AIがより多様な言葉のつながりを見つけられるようになった、と言い換えられます。

さらに、もっと私たちの生活に近い、具体的な「モノの別の使い方」を考えるテスト（Alternative Uses Test: AUT）や、いろいろな課題（Task Task）でも実験が行われました。ここでは、720人もの人がAIの生成した答えを評価しました。その結果、CreativityNeuroを使ったAIは、生成されたアイデアの「独自性」や「意外性」、そして「創造性」といった点で、明らかに良い結果を出したとのこと。これは、AIが長くて複雑な質問や、決まった答えがないようなオープンエンドな課題に対しても、よりクリエイティブな回答を生成できるようになったことを示しています。AIが、単なる情報検索だけでなく、新しいアイデアを生み出すパートナーになっていく可能性を感じさせますね。