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技術を実験する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」アルゴリズムが構築されています。これは、著作権のある素材と著作権のない素材で構成される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簡単な作業ではありません。

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、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モデルを変更または修正して、ハリー・ポッターの本の存在や登場人物やあらすじなどの特定の知識を削除できることを実証したと述べている。研究者２人は、作品の人気の高さからハリー・ポッターを選んだと述べた。

「本を読んでいない人でも、あらすじや登場人物は知っている可能性があるので、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』かどうかを確認することができます」と、Microsoft AzureのCTO、ルシノビッチ氏は述べた。

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、データを排除して法的リスクを軽減できるSiloと呼ばれる新しい言語モデルを開発しました。ただし、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トレーニングした場合、モデルのパフォーマンスは大幅に低下します。

ハリー・ポッターの場合、「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、カーネギーメロン大学の研究者レイラ・ウェーベ氏は言う。同氏は2014年に、言語の仕組みを学ぶために同シリーズの読者から脳のMRIデータを収集する一連の実験を行った。

研究の焦点ではないときでも、ハリー・ポッターは研究者にとってお気に入りの文学的参考文献であり続けています。たとえば、アルゴリズムの「知能」をテストするために使用されます。ソーク生物学研究所の計算神経生物学研究室長テレンス・セジュノウスキー氏は、AIモデルはユーザーの知性と偏見の両方を反映しており、ハリー・ポッターに登場する「幻影の鏡」がそれを見る人の欲望を常に反映するのと同じだと主張する。

（ブルームバーグによると）