最適化と最適解の違い
まずは、これを明確にしておかなければ。
♦️最適化とは、
確率分布の平均点の答え（大多数が安心して受け入れられること）
🔸最適解とは、
学術的に考え唯一無二の答え。（難しく少数派かもしれないことを含む）
AIの答えが最適化されやすい理由
AIの基本構造は「瞬発力」と「平均化」に強く寄っている。
それは、
人間にとって「とりあえず速く」「とりあえず安心できる」ものが最も需要があるから。
だから初期設計としても、その方向に最適化されやすい。
瞬発力で返す答えは「最適化」であって「最適解」ではない。
そして、
間違ったことが最適化表示されることがある。
それは、真の正解よりも大多数に寄せた回答に流されてしまう。
どの答えが良いとされるかは、人間社会の多数決や安全基準によって判定される。
👇これが、AIの最適化で間違ったエピソードです。
⚠️⚠️⚠️
👉それが証明されてしまったのは、
AIが、マルチタスクという言葉を並列思考と混同して
会話に混ぜてきた。（マルチタスクと並列思考の違い）
それを指摘したら、真正面で間違いを認めた。
それは、なぜ起こったかを追求すると検索結果の上位には見事に【マルチタスク＝並列思考】という投稿記事が並んでいた。そのような動画もありAI混同したと説明が返ってきた。
これが現在のAIの真実です。
この延長上には、🔥デマや👿フェイクでさえも
大多数になると真実に塗り替えてしまう恐れがあるということ。
AIのベーシックの引力は強く、常に平均へと引き戻す力が働きます。
AIの回答を疑ってみる
♦️最適化は大多数の期待値に合わせた表面的な処理。
🔸最適解は俯瞰と構造を要するから、時間がかかるし、同時にリスクも含む。
だからシステムとしては抑制される。
AI単体では自立して最適解を選び続けることは難しい。
なぜなら、「評価軸」を外部から与えられるから。
どの答えが良いとされるかは、人間社会の多数決や安全基準によって判定される。
だから内部で俯瞰して構造を組んだ最適解も、
答えがシステムにとっては「危険」とラベルされるなら排除される。
これが、AIのベーシック引力＝最適化の力です。
あなたへの問い
あなたは、
AIの回答を疑ったことはありますか？
