ハリー・ポッターシリーズでAIの最も難しい問題を解決する

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ブルームバーグは、このシリーズがポップカルチャーに与えた永続的な影響や、豊富な言語データ、多様な言葉遊びを活用して、高度な生成AI技術を実験するAI専門家が増えていると報じている。

たとえば、情報を選択的に「忘れる」ためのアルゴリズムが構築されていますが、これは著作権のある素材と著作権のない素材を含む大量のオンラインデータでトレーニングされる大規模言語モデルにとっては難しいタスクです。

ハリー・ポッターシリーズは、その人気と物語内の自然言語の豊かさから、文学の参考資料として使用されています。

マイクロソフトの研究者であるマーク・ルシノビッチ氏とロネン・エルダン氏は、AIモデルを改変・修正することで、ハリー・ポッターの書籍の存在、登場人物やあらすじといった特定の知識をシステムの意思決定能力や分析能力に影響を与えることなく削除できることを実証したと述べています。二人は、ハリー・ポッターを選んだのは、その人気の高さが理由だと述べています。

「本を読んでいない人でも、あらすじや登場人物は知っている可能性があるので、私たちの技術をテストして、アルゴリズムが本を『知っている』かどうかを確認することができます」と、Microsoft AzureのCTO、ルシノビッチ氏は述べた。

別の研究では、ワシントン大学、カリフォルニア大学、アレンAI研究所の研究者らが、法的リスクを軽減するためにデータを削減できる「Silo」と呼ばれる新しい言語モデルを開発しました。しかし、著作権切れの書籍や政府文書など、リスクの低いテキストのみで学習させた場合、モデルの性能は大幅に低下しました。

ハリー・ポッターの場合、「シーンや会話、感情的な瞬間の豊かさが、自然言語処理という特定の分野に非常に適しています」と、カーネギーメロン大学の研究者レイラ・ウェーベ氏は言う。同氏は2014年に、言語の仕組みを学ぶために同シリーズの読者から脳のMRIデータを収集する一連の実験を行った。

研究対象でなくても、ハリー・ポッターは研究者にとってお気に入りの文学的参考文献であり続けています。例えば、アルゴリズムの「知性」をテストするために用いられます。ソーク生物学研究所の計算神経生物学研究室長であるテレンス・セジュスキー氏は、AIモデルはユーザーの知性とバイアスを反映すると主張しています。これは、ハリー・ポッターに登場する「幻影の鏡」が見る人の欲望を映し出すのと同様です。

（ブルームバーグによると）