もうAIに騙されない！嘘をつかない「論理的なAI」を作る最新技術

お、そこに目を付けるなんて珍しいね。簡単に言うと、今のLLMが抱えている『嘘をつく（ハルシネーション）』とか『複雑な論理が苦手』っていう弱点を、昔ながらの「論理学」と最新の「確率モデル」を組み合わせて解決しようっていう研究だよ。

この論文では「論理ベイズネットワーク（LBN）」っていうモデルを使っているんだ。これは、知識を「AならばB」みたいな論理のルールとして持って、それを「因子グラフ」っていう確率の網目にする手法だよ。因子グラフっていうのは、変数同士の関係性を図にして、確率を計算しやすくする仕組みのことだね。

そう。でも、今までのLBNには「否定」が扱えないっていう大きな穴があったんだ。例えば「人間なら死ぬ」はわかっても、「死なないなら人間じゃない」っていう逆向きの推論（対偶）ができなかった。この論文は、そこに「NEG因子」っていうのを追加して、否定の推論も完璧にできるようにしたんだよ。

そこがこの論文のもう一つのポイント。自然言語を論理式に変換する「型付きスロット文法」っていうのを開発したんだ。ただ、言葉って曖昧でしょ？だから、文法を動かす前の下準備として、LLMに単語の意味や文の構造を整理させるんだよ。LLMを「翻訳者」じゃなくて「整理係（アノテーター）」として使うのがミソだね。

実験結果はかなりいいよ。22種類の論理パターン、合計44個のテストケースを100%正解しているし、文法による変換も33個の文でミスなし。逆にLLMだけで同じことをやらせようとすると、構造を正しく理解できなくてボロボロだったらしい。

いや、まだ課題はあるよ。今はまだ扱える言葉の範囲が限られているし、複雑な文法ルールを人間が（LLMの助けを借りつつも）書かなきゃいけない。でも、著者は「苦い教訓」っていう有名な話を引用して、面白い主張をしているんだ。

違うよ（笑）。「計算量に頼る手法が、結局は人間が手作りした知識に勝つ」っていうAI界の格言みたいなもの。今までは論理学の手法は「人間がルールを書くのが大変すぎてスケールしない」から負けてきた。でも、これからはLLMがそのルール作りを自動で手伝ってくれるから、論理学が復活するはずだ、って言ってるんだ。

そうだね。将来的には、AIが自分で自分の知識を検証して、矛盾があったら修正するような「自律的な世界モデル」になる可能性がある。この論文はその第一歩なんだよ。ちなみに、開発には「バイブ・コーディング」っていう、LLMと対話しながらノリでコードを書く手法も使ったらしい。

……それ、ただの適当な料理になるだけだろ。ちゃんとレシピ（論理）を見て作れよ。