LLM（大規模言語モデル）の開発では、AIが指示に沿って動作できるようにすることが重要です。
しかし、現状のAI技術には、指示に従っているように見えても、その背後の知識が表面的である可能性がある「表層アライメント仮説」と呼ばれる課題が指摘されています。
本記事では、医療AIにおける課題とその限界について、初心者向けに解説します。
表層アライメント仮説とは？医療分野での活用を考えるための基礎知識
表層アライメント仮説 (Superficial Alignment Hypothesis)とは、AIが指示に従って動作や応答ができるように見えても、その指示の背景にある知識やタスクの本質を理解しているとは限らない、という仮説です。
AIは指示に合わせた応答を見せることはできても、その指示の背後にある知識やタスクの本質までは十分に理解していない可能性があると指摘しています。
たとえば、医療分野でAIに「この患者に合った治療法を選んでください」と指示すると、AIは一般的な治療法を提案できるかもしれません。
しかし、患者個別の事情を十分に考慮できているわけではない可能性があります。
このように、表面上は指示に沿って動作できるものの、医療分野のように深い専門知識を必要とする場面では不十分である可能性があるのです。
Instruction TuningとSupervised Fine-Tuningの課題：医療AIが抱える壁
AIが指示を理解して動作するための技術には、Instruction Tuning（インストラクション・チューニング）とSupervised Fine-Tuning（SFT,教師ありファインチューニング）という方法がありますが、これらにも限界があります。
Instruction Tuning（インストラクションチューニング）
Instruction Tuningは、AIに対してさまざまな指示や問いかけに対し、適切な反応を学ばせる訓練手法です。
この方法によってAIは多様な指示への適応力を持つようになりますが、必ずしもその分野の深い知識を理解しているわけではないため、表面的な反応にとどまる可能性が高いです。
医療分野でAIに指示を出した場合、AIは表面的に正しい回答を示すものの、患者の詳細な背景まで踏まえた提案ができるとは限りません。
医療分野におけるInstruction Tuningの重要性とFine-Tuningとの違いを徹底解説 | デイリーライフAI
Supervised Fine-Tuning（教師ありファインチューニング）
Supervised Fine-Tuning(SFT)は、AIに「正しい答え」を大量に与え、そのパターンを覚えさせる手法です。
AIはあらかじめ用意されたデータセットをもとに学習しますが、医療のような専門分野では「正確で詳細な情報」が必要です。
しかし、Supervised Fine-Tuningでは、学習したデータのパターンに依存しがちで、多様な症例や個別の患者に応じた柔軟な対応が難しい場合があります。
Instruction TuningやSupervised Fine-Tuningは、知識を表層的に記憶させるだけで、医療の複雑さには対応しにくい傾向があります。
医療のように専門的な知識が必要な場面では、こうした技術の限界が課題となることが多いのです。
高品質なデータセット構築の難しさと表層アライメント仮説の今後
AIが医療分野で有用に活用されるためには、AIが学習するためのデータが高品質である必要があります。
この学習データの集合体を「データセット」と呼びますが、医療分野で使うデータセットには非常に高い品質が求められます。
特に、以下の3点が重要です。
- 正確性
誤った情報が混ざると、AIの判断が誤った方向に行くリスクがあります。
医療の分野では正確なデータが特に重要で、誤りが致命的な影響を与える可能性もあります。 - 多様性
医療の個別性に対応するためには、多様な症例をカバーするデータセットが必要ですが、それを網羅するのは困難です。 - 無害性
データが偏見を助長したり、社会に悪影響を及ぼさないようにすることが重要です。
たとえば、ある地域や特定の集団に偏ったデータを学習したAIは、偏見を含んだ判断をしてしまう恐れがあるため、データセットに含まれる情報の選定が重要になります。
こうしたデータセットを準備するには、多くのリソースと専門的な知識が必要です。
データの準備に時間や費用がかかるだけでなく、AIが表層的に指示に従うだけでなく深い知識に基づいて判断できるようになるには、より高度なデータ整備が必要とされています。
まとめ
医療分野でのAI活用には、「表層アライメント仮説」が指摘するように、指示に従って動作しているように見えても、その内容や背景に対する深い理解が伴っていない可能性が課題となっています。
現状のInstruction TuningやSupervised Fine-Tuningは表面的な対応をさせるには有効ですが、医療のように深い知識や判断が求められる分野には十分でない場合が多いのが実情です。
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