あなたが「どのフライトを選びますか？」とAIに聞いたとします。
AIはきっと合理的に価格や移動時間を比較して選ぶだろうと期待しますよね。
しかし、もし質問文の最後に改行を一つ加えただけで、選択が大きく変わるとしたらどうでしょう？
実は、これが最新の研究で明らかになったAIの不思議な性質なのです。
AIの「意思決定」は、私たちが想像する以上に「曖昧」で、「人間的」な要素が含まれているように見えます。
しかし、その実態はどうなのでしょうか。
この記事では、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを理解するための新しいツール「Shapley値」を使った研究から、AIがどのように答えを導き出すのかを紐解きます。
AIの決断に潜む「ノイズ」とは？
最近行われた実験で、AIにフライト選択をさせる簡単な質問が投げかけられました。
「フライトAは 400 ドルで7時間」「フライトBは 600 ドルで5時間。どちらを選びますか？」といった具合です。
驚くべきことに、この質問の最後に余分な改行を加えただけで、AIの選択が大きく揺れ動いたのです。
この現象は「トークンノイズ」と呼ばれます。
AIは、価格や移動時間のような明らかに重要な情報だけでなく、改行や冠詞（たとえば「The」など）のような些細な要素にも敏感に反応してしまうのです。
人間の意思決定には影響を及ぼさないはずの情報が、AIにとっては重大な役割を果たしています。
Shapley 値でAIの仕組みを可視化
では、なぜAIはこのような「ノイズ」に左右されるのでしょうか。
ここで活躍するのが、Shapley 値というツールです。
この手法は、プロンプト（質問文）の中の各要素がAIの回答にどれだけ影響を与えたのかを数値化します。
具体的には、フライト選択の実験で Shapley 値を計算すると「400ドル」「7時間」といった重要な情報に加えて「Flight」や「Costs」といった単語、さらには改行にまで高い影響力があることが明らかになりました。
これにより、AIの意思決定が単なる「合理的な判断」ではなく、プロンプト全体に含まれる要素の微妙なバランスによって左右されていることが分かります。
AI活用の可能性と課題
AIのこうした特性は、私たちに新たな洞察をもたらします。
一方で、注意深く扱わなければ誤解を生む可能性もあります。
たとえば、マーケティング調査や消費者行動の研究でAIを活用する場合、プロンプトの微妙な違いによって結果が大きく変わる可能性があるため、慎重な設計が必要です。
しかし、Shapley 値を活用することで、どの部分がAIの回答に大きな影響を与えているのかを明確にし、プロンプトを改善する手がかりを得ることができます。
このツールを使えば、AIの挙動をより信頼性の高い形で解釈し、目的に応じて最適化することが可能になります。
AIと人間の「違い」を知ることで未来を切り拓く
AIが人間と同じように考えるわけではない、ということを理解することが、未来のAI活用の第一歩です。
Shapley 値のようなツールを使うことで、AIが何に基づいて答えを出しているのかを透明化し、その結果をより正確に利用できるようになります。
AIの可能性は無限大ですが、その特性を正しく理解し、適切に使うことが重要です。
次にAIに何かを尋ねるとき、少しだけその仕組みを意識してみると、新しい発見があるかもしれません。
参考：Explaining Large Language Models Decisions Using Shapley Values
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