現時点で生成AIの理解には内部的整合性がない可能性（ポチョムキン理解）: youngblood

2025/07/08

AIは賢いフリをしていた。ハーバード大学・MIT・シカゴ大学が共同発表した「ポチョムキン理解」の衝撃「多くの企業が頭を悩ませてきたAI性能のギャップの答え」とは

情報の灯台【テクノロジー】ソース有り 2025/07/04

　概念説明の宣言的知識と、概念利用の手続的知識とが。

　ＡＩ内部で完全に分離している、というのはビックリでした。

　ただ、ハリボテ理解というのは、人間でもある話なので。

　今後、生成AIが乗り越えるべき壁がはっきりした、でいい気もします。

　人間のためのベンチマークでは不十分であり。

　生成AIのための新たなベンチマークが必要だと分かったわけですから。

　これまでは、AIの理解を局所的に測定していたということであり。

　今後は、もっと多角的に測定していくべきなのでしょう。

　実際、分かったかどうか、実際にやらせて試すなんてのは。

　人間教育でも昔からある手法ですし、ある意味当たり前のテスト。

　まぁ、現時点であまりに過大な評価しすぎていた人たちは。

　これで逆に「がっかりだ」なんて言い出すかもしれませんが。

　人間と生成AIとの付き合いはまだ始まったばかり。

　これから対話して、お互いに進歩していけばいいんじゃないのかな。

参考）

Potemkin Understanding in Large Language Models

[論文レビュー] Potemkin Understanding in Large Language Models

Moonlight

OpenAI・Anthropic主要AIモデルに「ポチョムキン理解」問題　MIT研究でベンチマーク成功も真の理解欠如

innovaTopia　2025年7月5日16:01