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技術の実験を行う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な言語モデルにとっては困難なタスクです。

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取り除いても、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、AIモデルを改変・修正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わかるので、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』かどうかを確認できます」と、Microsoft AzureのCTO、ルシノビッチ氏は語った。

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研究所の専門家が、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・ポッターについては、「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、2014年に同シリーズの読者から脳のMRIデータを収集し、言語の仕組みを研究する一連の実験を行ったカーネギーメロン大学の研究者、レイラ・ウェーベ氏は述べた。

研究対象ではない時でも、『ハリー・ポッター』は研究者にとってお気に入りの文学作品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・セジュノウスキー氏は、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。それはまるで『ハリー・ポッター』に登場する「鏡」のように、見る人の欲望を常に映し出すからです。

（ブルームバーグによると）