性能と解釈可能性の両立へ
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OpenAIは2025年11月13日、AIの動作原理を解明する新手法を発表しました。意図的にニューロン間の接続を減らした「スパース（疎な）回路」を持つモデルを訓練することで、AIの「思考プロセス」を単純化し、人間が理解しやすい形で追跡可能にします。この研究は、AIのブラックボックス問題を解決し、その安全性と信頼性を高めることを目的としています。
なぜAIの「思考」を理解する必要があるのでしょうか。AIが科学や医療といった重要分野の意思決定に影響を及ぼす現在、その動作原理の理解は不可欠です。特に、モデルの計算を完全に解明しようとする「メカニスティック解釈可能性」は、AIの安全性を担保する上で究極的な目標とされています。今回の研究は、この目標に向けた重要な一歩と言えるでしょう。
新手法の核心は、モデルの構造を根本から変える点にあります。従来のAI、すなわち「密なネットワーク」は、ニューロン間の接続が蜘蛛の巣のように複雑で、人間には解読不能でした。そこで研究チームは、接続の大部分を強制的にゼロにする「スパース（疎な）モデル」を訓練。これにより、特定の機能を持つ単純で分離された「回路」が形成され、分析が格段に容易になります。
このアプローチは有望な結果を示しています。モデルの規模を拡大しつつスパース性を高めることで、高い性能と解釈可能性を両立できる可能性が示唆されました。実際に、Pythonコードの引用符を正しく補完するタスクでは、特定のアルゴリズムを実装したごく少数の単純な回路を特定することに成功。AIの判断根拠が具体的に可視化されたのです。
本研究はまだ初期段階であり、OpenAIの最先端モデルのような超大規模システムへの応用には課題も残ります。スパースモデルの訓練は非効率なため、今後は既存の密なモデルから回路を抽出する手法や、より効率的な訓練方法の開発が求められます。しかし、AIのブラックボックスに光を当て、より安全で信頼できるシステムを構築するための確かな道筋を示したと言えるでしょう。