大規模言語モデル / Large Language Model（LLM）

グーグルでAIおよび関連分野の基礎研究に取り組むブレイス・アグエラ・イ・アルカスが「WIRED Futures Conference 2025」のキーノートセッションに登場。満員の会場を知的興奮で包み込んだその圧巻の全容を会員限定で公開する。

規模が大きく高価なAIモデルの「知識のエッセンス」を抽出して学習させ、コンパクトなAIモデルつくるための基盤技術、それが「蒸留」だ。

テクノロジーそれ自体に固有の力や傾向、欲求があると捉える「本質主義」的な技術観を通して、大規模言語モデルが現出させた「第二の自然」をわたしたちが生きることの意味と問いを考える。

AIツールの導入による人員削減は、コスト削減や業務効率化をもたらすどころか、かえって労働者の仕事を増やし、顧客の信頼を損ない、大きな混乱を招く。そんなことに経営者たちは気づくだろう。

詩的な言い回しがAIのガードレールをすり抜ける“抜け穴”として作用することを示す研究論文が発表された。詩の形式で質問すると、チャットボットが本来なら拒否すべき危険な内容にまで応答してしまう現象が確認されたのだ。

OpenAIのGPT-5が示す大規模言語モデルの行き詰まり、スケーリング則の崩壊、事後学習の限界、囁かれるAIバブル──果たしてその先行きに光は差しているのか？

AIモデルは、これからますます現実世界と関わりを深めていくと見られている。Anthropicはその行方を探るため、Claudeに四足歩行ロボットのプログラミングを委ねる実験をした。

ビクトリア朝時代の文章のみで訓練をしていたAIの小規模言語モデル（SLM）が、よく知られていなかった歴史上の事実を自ら再構築して語りだした。

新興企業Sandbarが革新的なスマートリングを発表した。AIチャットボットを搭載したこのウェアラブルは、ささやくだけで思考やアイデアを瞬時に記録・テキスト化し、まるで自分の一部のように機能する。

新しい研究によると、ソーシャルメディアから得た低品質で“エンゲージメントの高い”コンテンツを大規模言語モデルに与えると、いわゆる「脳の腐敗」と呼べるような認知面での劣化が起きることが分かった。

AIインフラに巨額の資金が注がれている背景には、「規模を拡大すれば性能も上がる」という前提がある。だが、MITが新たに公開した研究結果は、その常識が今後も通用するとは限らないことを示している。

Anthropicは10月8日にプライバシーポリシーを改定し、ユーザーのClaudeとのチャット内容を大規模言語モデルの訓練データとして利用する方針に転換する。自分の会話を学習に使われたくない場合は、以下の手順でオプトアウトできる。