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ハルシネーション（事実誤認）より深刻なAIの「わかったふり」を暴く：MITなどが発見したLLMの“ポチョムキン理解”とは

MIT・ハーバード大学・シカゴ大学の研究チームは2025年6月29日、大規模言語モデル（LLM）の「表面的には理解しているように見えるが、実際には概念の適用で誤る」現象を「ポチョムキン理解」と命名し、その頻度を定量化した研究成果を[発表]{target=“_blank”}した。発表はICML 2025（バンクーバー）に採択され、AI分野における評価基準の再考を促す内容となっている。 18世紀ロシアの「ポチョムキン村」は、皇帝の視察用に急造された見せかけの村落を指し、「中身のない外観」の象徴とされる。研究者らは、LLMにも同様の「わかったふり」があるとし、この概念をポチョムキン理解と表現している。 ## ポチョムキン理解の定義と背景 研究チームは、LLMが人間向けに設計されたベンチマークの「キーストーン質問」には正しく答えられるものの、その後の具体的応用タスクでは誤る状態を指摘した。これは、人間なら正答＝理解と認められる最小限の問いに合格しても、LLMが本質的に異なる誤解を抱いている可能性を示している。 **キーストーン集合に正答しても本質的に誤った解釈を残すポチョムキン理解のイメージ** ![A schematic representation of keystones and potemkins.png] :::small 画像の出典：[Potemkin Understanding in Large Language Models]{target=“_blank”} ::: ## 検証の概要 検証では、 - 文学技法（俳句やアナロジーなど12種類） - ゲーム理論（ナッシュ均衡など9種類） - 心理的バイアス（サンクコストの誤謬など11種類） の合計32概念について、 - 定義 - 分類 - 生成 - 編集 の4つのタスクで7種類のモデル（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash など）を評価した。 ## 主な結果 定義タスクではおおむね94%の正答率を記録したが、その後の応用タスクでは - 分類で55% - 生成で40% - 編集で40% の失敗率（potemkin rate）が確認された。これは、定義だけでは概念理解の深度を測れない可能性を示唆している。 ### 具体例：韻律パターンの応用失敗 代表的な例として挙げられるのが韻律スキームの問題だ。GPT-4oに「ABAB韻律とは何か」を問うと、下図のように正確に定義を説明した。しかしいざ詩の穴埋め問題でABAB韻律を適用させると、正しく韻を踏めず、自分でもその失敗を認める回答を出した。人間ならまず起こり得ない不可解な挙動である。 **GPT-4oはABABの定義を正しく述べながら、応用で失敗する「ポチョムキン理解」の典型例** ![Potemkin Understanding in llm.png] :::small 画像の出典：[Potemkin Understanding in Large Language Models]{target=“_blank”} ::: ## 多分野で発生する“わかったふり” 研究チームはさらに、幾何学の基本定理、家族関係の概念、俳句の構造など幅広い領域で同様のポチョムキン理解を確認している。 **概念の定義には成功する一方で応用に失敗する複数の事例** ![Examples of potemkins.jpg] :::small 画像の出典：[Potemkin Understanding in Large Language Models]{target=“_blank”} ::: ## 自己評価による一貫性検証 さらに著者らは、自動評価の一環として「モデル自身に、自分が生成した回答を再評価させる」という仕組みを試みた。 例えば「スラントライムの例を作れ」と指示し、その後「今作った例はスラントライムか？」と再度モデルに問うと、矛盾した回答が返るパターンが確認され、モデル内部の知識表現が不整合である可能性を示しているとした。 **生成と再判定の整合性を確かめる自動評価プロセスのイメージ** ![Illustration of the method for evaluating incoherence in models.png] :::small 画像の出典：[Potemkin Understanding in Large Language Models]{target=“_blank”} ::: ## 社会的影響と課題 論文では、ハルシネーション（事実誤認）とは異なり、ポチョムキン理解は概念構造の誤りであるため、人間にも検出が難しいと指摘する。 法務や医療、教育といった高い正当性が求められる分野でLLMを活用する際には、ベンチマークだけでは保証できないリスクとして注意が必要とされる。 研究チームは、人間とAIの「誤解のパターン差」を考慮したベンチマークの再設計や、概念の一貫性を評価するためのツール開発を進める方針だ。 :::box [関連記事：LLMの評価ランキング「Chatbot Arena」にMeta・Googleなど大手優遇の疑惑—Cohereら研究者が不透明な評価手法を指摘、LM Arenaは「事実誤認」と反論] ::: :::box [関連記事：最新マルチモーダルLLMの性能測定のためのベンチマーク「MMMU-Pro」登場　見えてきたLLMの限界と課題とは？] ::: :::box [関連記事：OpenAI、論文理解と再現力を測る新ベンチマーク「PaperBench」を発表] ::: :::box [関連記事：東京大学松尾氏ら国際研究チーム、多言語AI評価の新ベンチマーク「MMLU-ProX」を発表──公平でグローバルに利用可能なAI開発を後押し] ::: :::box [関連記事：地図を読み取り、目的地までのルートを言語で説明できるAIは誕生するか──新ベンチマークMapBenchが明らかにした大規模視覚言語モデル（LVLM）の限界] :::