AIの『失敗の地図』を作ろう！ ErrorMapが解き明かすAIの弱点と未来

宝の地図じゃないよ。これはLLMがどうして間違えるのか、その『失敗の地形』を明らかにするための研究だね。

もちろん。でも問題なのは、今のテスト方法だと『正解か不正解か』しかわからないことなんだ。計算を間違えたのか、そもそも質問の意味を勘違いしたのか、理由がわからないと直し方もわからないだろ？

そこで『ErrorMap』という手法の出番だ。まず第1段階として、分析用のAIを使って、失敗した回答を一つずつ詳しく調べるんだ。他のモデルの正解例と比較しながら、「何が原因で間違えたか」というラベルを貼っていく。

まあ、客観的な分析だよ。第2段階では、その大量のラベルを整理して、似たもの同士をグループ化し、階層的な『エラーの分類図』を自動で作るんだ。これを繰り返すことで、そのモデル特有の弱点が浮き彫りになる。

この論文では83ものモデルを分析して、『ErrorAtlas』っていう巨大なエラーの地図を作ったんだ。その結果、17個の大きなエラーカテゴリーが見つかったよ。

計算ミスも多いけど、意外だったのは『質問の意図を読み間違える』とか『必要な情報を書き漏らす』といったミスがかなり多かったことだね。これらは今までの評価ではあまり注目されてこなかった弱点なんだ。

親近感を持ってる場合じゃないよ。この研究のおかげで、開発者は「このモデルは計算は得意だけど、指示を忘れやすいからそこを直そう」みたいに、効率的にモデルを改良できるようになるんだ。

ただ、課題もある。分析する側のAI自体が間違える可能性もあるし、新しいタイプの問題が出てきたら地図を更新し続けないといけない。今後はもっと多様なデータでこの地図を広げていく必要があるね。

それはただの君の反省文だろ。地図にする前に、まずは目の前の課題を終わらせなよ。