Googleの生成AI「Bard」の論理力と推論力が向上、「Googleスプレッドシート」に出力可能で何ができる？：バックグラウンドのコード実行でLLMの回答を強化

Googleの生成AI「Bard」が数学的なタスク、コーディングの質問、文字列操作のプロンプト（指示）に対し、より正確に対応できるようになった。

[＠IT]

　Googleは2023年6月7日（米国時間）、同社の生成AI「Bard」が「暗黙のコード実行」という新技術により、数学的なタスク、コーディングの質問、文字列操作のプロンプト（指示）に対し、より正確に対応できるようになった他、「Google Sheets」（Googleスプレッドシート）へのエクスポートも可能になったことを明らかにした。

　Bardは、Googleが試験運用中の文章生成AI。同社の大規模言語モデル（LLM）である「PaLM 2」を利用してユーザーをサポートする。

　Bardが質問や依頼（「動物保護施設のボランティア登録のための表を作成して」といったような）に応えて、表を生成した場合、それをGoogle Sheetsに直接エクスポートできるようになった。

論理力と推論力の向上

　Bardは「暗黙のコード実行」という新技術により、計算プロンプトを特定し、バックグラウンドでコードを実行するようになった。その結果、次のようなプロンプトへの応答が改善される。

• 15683615の素因数は何か
• 私の預金の増加率はどうなっているか
• 「Lollipop」という単語のスペルを逆にして

Bardのインタフェース：「『Lollipop』という単語のスペルを逆にして」という依頼への回答（提供：Google）

　Googleは、暗黙のコード実行をBardに導入した理由を、次のように説明している。「LLMは予測エンジンのようなものであり、プロンプトが与えられると、次にどのような単語が来るかを予測し、回答を生成する。そのため、言語や創造的なタスクでは非常に優秀だが、推論や数学のような分野では弱い。高度な推論や論理力を要する複雑な問題を解決するには、LLMの出力を利用するだけでは不十分だ」

　そこでGoogleは、Bardにコードを生成、実行させることで、推論や計算の能力を高める手法を採用した。このアプローチは、人間の2つの対照的な思考パターンにヒントを得たものだ。よく研究されてきたこれらの思考パターンに関する有名な本の一つとして、行動経済学の研究でノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマン氏による『Thinking, Fast and Slow』（ファスト＆スロー　あなたの意思はどのように決まるか？）がある。

　同氏はこの著書の中で、「システム1の思考（速い思考）」と「システム2の思考（遅い思考）」を、次のように対比して説明している。

• システム1の思考：速く、直感的で、意識的な努力を要しない。ジャズミュージシャンが即興演奏するときや、画面を見ながらタッチタイピングするときの思考パターン
• システム2の思考：ゆっくりとした慎重なものであり、意識的な努力を要する。長い割り算や、楽器の演奏方法を学ぶ際の思考パターン

　この分類に当てはめると、LLMはシステム1の思考であり、素早く文章を作成するが、深く考えない。従来の計算は、システム2の思考と密接に関連しており、定型的で柔軟性に欠ける。だが、正しい手順を踏めば、目覚ましい結果（長い割り算の解答のような）が得られる。

　Googleは、「今回のアップデートでは、LLM（システム1）と従来のコード（システム2）の両方の機能を組み合わせ、Bardの回答の精度を高めることに成功した」と述べている。この方法により、社内の試験データセットにおける計算ベースの質問や依頼、数学の問題に対するBardの回答の精度が、約30％向上しているという。