アメリカからの最新の研究結果が、私たちの期待を覆す衝撃的な事実を示している。最先端のAIモデル、たとえばGPT-5のようなシステムでも、「ブルーベリー」の中の『b』の数を正確に数えることが非常に苦手だというのだ。研究者たちが何度も同じ質問を投げかけても、その答えは一貫して間違い。正解は「2つ」なのに、モデルは「3つ」と信じ込んでしまうのだ。これは小さなミスのように見えるかもしれないが、実は巨大な問題のメッセージを秘めている。つまり、こういったモデルは、言語の持つ本当の意味や構造を理解しているわけではなく、表面上のパターンに頼りすぎているということだ。なぜそうなるのか。キーポイントは、文字を一つずつ認識するのではなく、「トークン化」という工程を経て、単語や部分に分解して処理しているからだ。この処理は一見便利だが、その裏側には根本的な欠陥も潜んでいる。例えば、「ブルーベリー」の中の『b』の数を数える作業においても、モデルは単なる文字の位置や内容を理解しているわけではなく、「サブワード」と呼ばれる断片の集合としてしか扱えていない。 こうした問題は、どんなに膨大な時間と資金を投じても解決しきれないことが多いのだ。いくら学習データを増やし、微調整を重ねても、基本的な事実すら正しく認識できないのは、まさに「理解力の不足」を如実に示している。これが示すのは、たとえ高度なAIでも、私たち人間のような直感的理解には遠く及ばない、という厳然たる現実だ。

次に、トークナイゼーションという技術について深掘りしてみよう。これは、自然言語処理の世界では革命的な発明とされてきたが、実際にはその影の部分も存在する。特に、「数える」というタスクになると、その弱点が明示的に見えてくる。たとえば、「ブルーベリー」の中の『b』の数を数えさせようとすると、AIはもう文字一つ一つを見ているのではなく、「サブワード」と呼ばれる断片の列として捉えているのだ。これが、思わぬ壁を作る要因になっている。なぜ純粋に文字をド directlyに数えないのか？ その答えは複雑だ。何度も異なるフォーマットで質問を変えても、モデルは頑なに「3つの『b』」と答え続ける。その挙動は、まるで文字の持つ意味を理解しているのではなく、単なる記号のパターンに過ぎない。こうした「パターン認識」の仕組みは、莫大な投資とデータによって強化されたにもかかわらず、本質的な理解には至らず、多くの限界を露呈してしまっている。実のところ、AIは「パターンの記憶」に偏っているだけで、「理解」という段階にはまだ到達していないのだ。このような根本的な問題を抱えたままでは、AIの実用性や信頼性は大きく制約される。だからこそ、私たち人類は一刻も早く、従来のやり方から脱却し、新たなアプローチを模索する必要があるのだ。

最後に、長年にわたり多くの研究者が信じてきた前提を振り返ろう。それは、AIは年々進歩し、より高度な言語能力を獲得するはずだ、という期待だった。しかし、現実はそう甘くはなかった。例えば、OpenAIやGoogle、さらには新興の企業のモデルですら、「ブルーベリー」の中の『b』の数を一つ一つ確かめる作業において、何度も誤りを犯している。こうした結果は、これまでのアーキテクチャの優秀さを疑わせるものだ。私たちが子どもの頃に習ったように、文字を見た瞬間に答えが出る、あの感覚をAIはまだ得られていない。むしろ、これらのモデルは、膨大なデータからパターンを覚え、模倣しているだけにすぎない。つまり、彼らの「理解力」はまだ未成熟であり、その深さには到底及ばない。何百万円、不動産に匹敵する資金を投じても、結局到達できるのは「模倣者」の領域に過ぎない。そして、この状況が続くかぎり、AIには「理解」という本質的な能力はいつになったら獲得できるのか、誰もが疑問に思わずにはいられない。それゆえ、私たちに必要なのは、単なる結果の改善ではなく、根本から「理解力」を高めるためのパラダイムシフトである。まさに、新しい発想とアプローチこそが、AIの未来を切り拓く鍵になるのだ。