AI技術の進化は目覚ましいものがあり、特にGoogle DeepMindの新たな研究成果である「Gemini」の最新技術は、これまでにないレベルの振る舞い制御を実現しました。AIに“造語”を学ばせ、その意味を自己言語化（self-verbalization）する能力を身につけさせるという、非常に革新的なアプローチです。従来のAIでは困難だった「思考の制御」や「行動の予測」が、これからは一層精密に可能となるかもしれません。この新技術が私たちの生活にどのような影響を与えるのか、その詳細を探っていきます。
AI振る舞いの新たなコントロール法「ネオロジズム学習」
AIのイメージ
Google DeepMindの研究チームが発表した「ネオロジズム学習（Neologism Learning）」は、AIに新しい架空の言葉（造語）を学習させ、その意味を理解し、さらに自ら説明する能力を身につけさせる方法です。これにより、AIの振る舞いが飛躍的に制御できるようになることが確認されました。この技術は、AIがどのように振る舞うかを、単なる「言葉」によって微調整できる新たな可能性を開きます。
AIの「言葉」を制御する新しい方法
従来のAI技術では、AIの振る舞いを操作するためにプロンプト設計や外部ツール（例steering vectorやautoencoder）を使う必要がありましたが、今回の研究では、AIのモデル自体のパラメータを変更することなく、造語に対応する新しい単語の埋め込み（embedding）だけで制御が可能となる方法を提案しています。これにより、AIの挙動を簡単に管理することができます。
自己言語化（self-verbalization）とは？
この研究の最も注目すべき点は、AIが学んだ造語の意味を「自己言語化」する能力を持つことです。例えば、「lack」という造語を学習したAIに「What does lack mean?」と質問すると、AIは「It means to give a shorter response.」と答え、短い回答を返すという具合に、自己の学びを自然言語で説明できるようになります。この技術は、AIが単に指示に従うだけでなく、その内部の概念を理解し、それを人間に伝える能力を持つことを意味しています。
実験結果とその意義
研究チームは、AIが学習した造語の意味を別のモデルに入力した場合、その意味が正確に伝わり、ほぼ同じ制御効果を得られることを確認しました。例えば、AIが「lack」という言葉を学ぶと、回答の文数が大幅に減少するなど、期待通りの挙動が確認されました。これは、AI同士で通じる「機械専用類義語（machine-only synonym）」という新たな共通語彙が形成される可能性を示唆しています。
具体的な制御例と効果
実際に、AIに「lack」という造語を学習させた場合、Gemmaモデルでは回答の平均文数が42.9から15.8に減少し、Geminiモデルでも中央値が37から4に減少しました。この結果から、造語を使った制御方法が非常に有効であることがわかります。また、これにより、AIが短い回答を出す、誤った回答をする、拒否するなど、様々な振る舞いを意図的に誘発できるようになることが期待されます。
複合的な制御にも対応
この技術は、単なる短文や誤答、拒否といった単純な振る舞いの制御にとどまらず、複数の概念を組み合わせた高度な制御にも対応可能です。例えば、「短く・数値を含む・高確率」といった複数の条件を同時に指定することができ、それに対応する造語をAIが理解し、意図した通りに振る舞いを制御できるという、非常に柔軟なアプローチを提供しています。
Geminiの技術がもたらす未来
Google DeepMindの「Gemini」技術は、AIの制御可能性（controllability）と説明可能性（explainability）を大幅に向上させる新しい方向性を示しています。AIに自ら学んだ造語を自然言語で説明させる能力を持たせることで、AIの動作が一層予測しやすくなり、かつその動作を制御する方法がより直感的で簡単になります。
AIと人間の協調学習の新たな可能性
さらに、今後はAI同士の通信や、人間との協調学習にも応用される可能性があります。例えば、AIと人間が同じ造語を使ってコミュニケーションを取ることで、よりスムーズに意思疎通ができるようになるかもしれません。また、AIの説明可能性が高まることで、その意思決定過程を人間が理解しやすくなり、信頼性や透明性が向上することが期待されます。
Geminiに関する疑問解決
「Gemini」の造語学習はどのようにAIの振る舞いを制御するのですか？
「Gemini」は、AIに新しい造語を学習させ、その意味を内部で理解し、さらにその造語の意味を自然言語で説明できるようにします。この方法により、AIの挙動を精密に制御できるようになるのです。
「自己言語化」の具体例を教えてください。
例えば、AIが「lack」という造語を学習した場合、その意味を尋ねられると、AIは「It means to give a shorter response.（短い回答をすることを意味します）」と説明します。このように、AIは自ら学んだ概念を言葉で説明できる能力を持っています。
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まとめ
Google DeepMindの「Gemini」技術は、AIの振る舞いを従来の方法よりもさらに精密に制御できる可能性を示しました。AIに造語を学ばせ、その意味を自己言語化することで、より直感的で理解しやすいAIの挙動を実現します。今後、この技術がAI同士の通信や人間との協調学習に活用されることで、AIの制御と説明が一層簡単で透明になることが期待されます。
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