要点テキストから画像を生成する…
解説
ねえねえ、智也くん！これ、『人間とGPTが要約を評価する時に使う特徴を探る』って論文、面白そうなタイトルだね！何の研究なの？
ああ、この論文か。要約の自動評価についての研究だよ。最近はAI、特にGPTのような大規模言語モデルに、生成した文章の良し悪しを評価させる「AIを審査員として使う」研究が増えているんだ。
AIが審査員？すごい！でも、AIがどうやって「良い」とか「悪い」とか判断してるか、全然わかんないよね？
その通り。それがこの研究の出発点だ。AIの評価はブラックボックスで、人間と同じ基準で見ているのか、それとも全く別の「AIなりの」基準で見ているのかがよくわかっていなかった。この論文は、人間とGPTの評価スコアを、いろんな統計的な指標と比べて、何に注目して点数をつけているのかを調べたんだ。
ふーん。具体的にどんな指標と比べたの？
大きく分けて二つ。一つは「読みやすさ指標」。Flesch Reading Easeとか、Gunning Fog indexとか、文章がどれだけ読みやすいかを数値化したものだ。もう一つは、情報理論に基づく指標。エントロピーやパープレキシティって聞いたことある？
えっと…パン…プレッツェル？違うよね。難しそうな単語だね。
（少し笑いながら）パープレキシティだよ。簡単に言うと、文章がどれだけ予測しやすいか、つまり「ありふれてる」か「意外性がある」かの指標だ。エントロピーは不確かさの度合いだ。それから、要約と元の文章の意味がどれだけ近いかを測る「コサイン類似度」も使った。
なるほど！で、比べてみてどうだったの？人間とAI、似てた？
結果は面白かった。まず、この論文で新しく提案した「条件付きパープレキシティ」という指標が、人間の評価ともGPTの評価とも、一番強い相関を示したんだ。これは、元の文章を考慮に入れて要約の予測しやすさを測る指標だ。
条件付き…？つまり、AIも人間も、要約が元の文章からどれだけ自然に（予測可能に）導き出せるかを、無意識に重視してるってこと？
鋭いね。そう解釈できる。あと、人間の評価では、「関連性」を評価する時は単語の難しさや数みたいな単語レベルの特徴が重要で、「一貫性」を評価する時は文の構造みたいな文レベルの特徴が重要だった。でも、GPTの評価では、どちらの次元を評価する時も、単語レベルの特徴をほぼ同じように重視していた。ここに人間とAIの評価プロセスの違いが見える。
へえ〜、人間はもっと細かく使い分けてるんだ。で、この研究がわかると何がすごいの？
大きな意義は二つある。第一に、AIの評価がブラックボックスじゃなくなり、何を基準にしているかが少し見えるようになったこと。第二に、この知見を応用して、AIの評価を人間に近づける方法が見つかったことだ。実験で、人間が使っている評価指標（例えば「単語の難しさを考慮して」など）をGPTに指示として与えると、GPTの評価が人間の評価とより一致するようになったんだ。
すごい！AIに人間の物差しを教え込めるんだ！じゃあ、これからはAIの評価がどんどん正確になって、先生の代わりにレポートを採点してくれたりするのかな？
可能性はあるけど、課題もある。この研究で調べたのは「要約」という特定のタスクだけだ。他の種類の文章、例えば小説の批評や議論の評価では、また別の特徴が重要になるかもしれない。あと、人間の評価自体にも個人差やバイアスがあるから、それをそのままAIに教え込むのが正解かどうかは慎重に考える必要がある。
確かに…。でも、AIがどう「考えて」いるのかの窓が少し開いた感じがして、ワクワクするね！
ああ。AIを単なる便利な道具として使うのではなく、その内部の仕組みを理解しようとする、とても重要な一歩だと思う。
よし！私も今度、AIに私のSNSの投稿を評価させてみよーっと。「この投稿のパープレキシティは高いです」とか言われたらどうしよう…。
…それは多分、君の投稿が予測不能で奇抜だってことだよ。褒めてるのかどうかは微妙だけど。
要点
この論文は、要約を評価する際に人間とGPTがそれぞれどのような特徴（指標）に注目しているかを調査した研究です。
人間とGPTの評価スコアと、様々な統計的・機械学習的指標（例：読みやすさ指標、エントロピー、パープレキシティ、コサイン類似度など）との相関を分析しました。
その結果、特に「条件付きパープレキシティ」という指標が、人間とGPTの両方の評価と最も高い相関を示すことが明らかになりました。
また、GPTの評価を人間に近づけるためには、人間が使っている評価指標をGPTに指示として与えることが有効であることを示しました。
人間の評価では、関連性（relevance）の評価には単語レベルの特徴が、一貫性（coherence）の評価には文レベルの特徴が重要である傾向がありましたが、GPTの評価では両方の次元で単語レベルの特徴が同様に重要でした。