大規模言語モデル（LLM）は私たちの生活を大きく変えつつあるが、その本質に対する理解は依然として議論が絶えない。最近『Communications Psychology』に掲載された見解論文は、現在の研究がメタファーに大きく依存している——LLMを脳や市場、複雑系に例える——ことを指摘し、この戦略は特定の特性を際立たせる一方で、認識の断片化と擬人化の再帰的循環を生み出していると論じている。
論文の著者である中国の研究チームは、機械的、行動的、相互作用的な3つのレベルのメタファーを整理し、それぞれのメタファーには説明の限界があると指摘した。例えば、物理学由来の「創発能力」という記述では、LLMが社会的公平性に与える影響を予測できない。また、心理学テストは認知バイアスを明らかにする反面、機械の能力と人間の投影の境界を曖昧にしやすい。
この行き詰まりを打破するため、著者らは「機械的経験主義」の枠組みを提唱する。この枠組みは、認知言語学者のLakoffとJohnsonの経験主義哲学を参考に、LLMの「理解」とは人間の模倣ではなく、Transformerアーキテクチャのもとで膨大なテキスト環境から構築された独自の認知形態であると考える。これにより、焦点を「LLMがどれほど人間に似ているか」から「LLM自身の論理とは何か」へと移行する必要があると主張する。
論文は、学際的な研究者がメタファーの適用可能性を慎重に検討し、不適切な仮定を無意識に継承しないよう求める。「LLMが何であるか」と「私たちがそれを何に似ていると思うか」を区別することによってのみ、より包括的な理解へと進むことができるとしている。