先日こんなことを放言したら、思いの外結構伸びてしまったのでした。
「生成AIが博士号レベルの高度な課題解決や推論が出来る」ようになったら、その出力が正しいかどうかを判定できるのは同レベルの専門人材だけなので、そういう人材の需要が逆に高まる気がしている。それはプロの研究者が論文中で捏造や改竄をしても、プロの研究者でないと見破りづらいのと同じかと
— TJO (@TJO_datasci) 2024年9月19日
ということで、今回も相変わらずネタ切れでブログに書くことがないので完全に与太記事ですが「生成AI（というかLLM）の推論がどんどん高度になることで逆にユーザーの側に高度なスキルが必要になる」とはどういうことかを、簡単なケーススタディと共に何となく書き綴ってみようと思います。
- 正解を知った上で生成AIに推論させるケース
- 正解がいまいち分からない中で生成AIに推論させるケース
- 生成AIの推論が高度過ぎると、hallucinationかどうかの判定も難しくなる
- Gemini Advancedの出力
正解を知った上で生成AIに推論させるケース
例として、「（X線）CTとMRIの違い」について調べ物をしたとしましょう。恐らくですが、殆ど知識のない人であれば「どちらも身体の輪切り画像が撮れる医療用検査装置」というぐらいの認識でしょうし、多少知識のある人であれば「CTはX線を使うがMRIは高磁場を使う*1」ぐらいのところまではご存知でしょう。
そこで、試しにGemini Advancedに「CTとMRIの違い」について質問してみました。この記事の末尾に実際に生成させた説明を付してありますが、かなり細かいところまできちんと説明されていて、一般的な解説としては良く出来ていると思います。
で、ここからが本番です。追加の質問で、あえて「CTとMRIとで画像化の原理はどう違うか」を聞いてみたところ、2回目のやり取りで以下のような説明が返ってきました。
実は僕は研究者時代に脳機能画像分野を専門としており、「CTはラドン変換とフーリエ変換*2で画像化する」「MRIは周波数・位相エンコードとフーリエ変換*3で画像化する」というのをかつて学んだことがあって知っています。その知識と照らし合わせた限りでは、この説明は十分に「正しい」「信頼できる」と言って良いかと思います。
正解がいまいち分からない中で生成AIに推論させるケース
一方、計量時系列分析において重要な概念の一つである「見せかけの回帰」(spurious regression)の理論解析を行った論文である、Phillips (1986)の解説をGemini Advancedに行わせた例ではどうでしょうか。全文は記事末尾に転載してありますが、概要として提示されているのは以下のテキストです。
- 見せかけの回帰の発生メカニズムの解明: 彼は、単位根過程に従う変数間の回帰分析において、通常の最小二乗法（OLS）を用いると、たとえ変数間に真の関係が存在しなくても、統計的に有意な回帰係数が得られる可能性が高いことを示しました。これは、単位根過程の持つ統計的性質、特に自己相関の強さや分散の非定常性などが原因となります。
- 見せかけの回帰の統計的性質の分析: 彼は、見せかけの回帰における回帰係数や検定統計量の漸近分布（asymptotic distribution）を導出し、それらが通常の回帰分析とは異なる振る舞いをすることを明らかにしました。例えば、見せかけの回帰における t 統計量は、サンプルサイズが大きくなるにつれて発散し、通常の t 分布に従いません。
- 単位根過程の検定手法の提案: 彼は、見せかけの回帰の問題を回避するために、単位根過程の検定手法を提案しました。この検定は、変数が単位根過程に従うかどうかを統計的に判断し、見せかけの回帰の可能性を評価するのに役立ちます。
このレベルの説明なら、僕にも見覚えがあります。以前何度も繰り返し読んでいた沖本本にも、これに近いPhillips (1986)の解説が載っていたからです。このブログの過去記事でもその部分を抜粋して引用しています。
しかし、この論文の要諦は汎関数中心極限定理とウィーナー過程の数理を駆使し、単位根過程同士で回帰すると上述のようにt統計量が発散することを理論的に示した点にあります。Gemini Advancedの解説はその点も含めていますが、こんな感じの内容です。
- 確率過程と弱収束: 彼は、単位根過程や見せかけの回帰における統計量を確率過程として捉え、それらの漸近的な振る舞いを弱収束（weak convergence）の概念を用いて分析しました。弱収束とは、確率過程がある特定の分布に収束することを意味し、統計量の漸近分布を導出するのに役立ちます。
- 汎関数中心極限定理: 彼は、単位根過程の持つ統計的性質を分析するために、汎関数中心極限定理（functional central limit theorem）を用いました。この定理は、独立同分布に従わない確率変数の和が、特定の条件下で、ある汎関数（関数を変数とする関数）に弱収束することを示します。
- ブラウン運動とウィーナー過程: 彼は、単位根過程の漸近的な振る舞いを記述するために、ブラウン運動（Brownian motion）やウィーナー過程（Wiener process）といった連続時間確率過程を用いました。これらの確率過程は、単位根過程の統計的性質を理解し、見せかけの回帰における統計量の漸近分布を導出するのに役立ちます。
（データサイエンティストにしては）数学が大の苦手な僕にとっては、この説明が正しいのか誤っているのかを判定することはおろか、そもそも言っていることの意味を正確に理解できるかどうかも怪しいところですorz こうなると、そもそも生成AIに解説を求めること自体が妥当かどうかも覚束ない、ということになりそうです。
生成AIの推論が高度過ぎると、hallucinationかどうかの判定も難しくなる
以前の与太記事でも書いたように、生成AI（特にLLMベースのもの）を使いこなすためには「ヒトが的確にhallucinationを取り除く」必要がある、と個人的には考えています。
けれども、昨今の生成AIの急速な進歩に伴い、その推論の知的レベルはどんどん高度になっていくばかりです。最近発表されたOpenAI o1は「高度な論理的推論を行える」という触れ込みで*4、techコミュニティでの間の期待感の高さには目を見張るものがあります。
ただ、それは詰まるところ「ヒトが見れば正しいか誤っているかが分かる」課題を解かせているうちは大丈夫という話であり、仮に今後ヒトには煩雑過ぎて解けない課題を生成AIに解かせるというやり方が広がっていった場合、もし生成AIの出力が誤っていたら一体誰がそれを指摘できるのか？という問題に繋がっていく気がしています。Yann LeCunも度々指摘していますが、現状の自己回帰型NNベースの生成AIではhallucinationsを完全に回避することは難しいとされており、この問題は当面の間付き纏い続けるであろうことが予想されます。
その点で、生成AIの進歩は従来の想定とは裏腹に実は「生成AIを使う人間の側にこそ高度な知識が求められる」という帰結につながりそうな気がしています。あるいはその反対側を行って「時々発生するhallucinationsは寛大に受容してとにかくガンガン生成AIを使う」方向に振り切る、という考え方もあり得そうです。いずれにせよ、今後生成AIが進歩し続ける限りはこれとどうヒトの側が関わっていくべきかについて、社会全体がきちんと考えていく必要があるのでしょう。
……最後に、余談ながら上述のPhillips (1986)のGemini Advancedによる解説について、前半に紹介した概要は非常に良くまとまっているのですが、一つだけ誤りがあります。それは、この論文では単位根検定の提案はされていない*5という点です。これくらいなら僕でも分かりますよ、ということで与太記事はお開きにしたいと思います。
Gemini Advancedの出力
CTとMRIの違い
[X線CTとMRIの違いを3000字程度で説明してください。]
X線CT（Computed Tomography）とMRI（Magnetic Resonance Imaging）は、どちらも体内の詳細な画像を生成する医療画像診断技術ですが、その原理、特徴、用途には大きな違いがあります。以下に、それぞれの技術について詳しく解説し、比較します。
1. 原理
X線CT
X線CTは、X線を利用して体内の断層画像を撮影する技術です。X線は、体の組織を通過する際に、組織の種類によって異なる程度に吸収されます。この吸収の差を利用して、コンピューターが体の断面画像を再構成します。
MRIは、強力な磁場とラジオ波を利用して体内の断層画像を撮影する技術です。体内の水素原子は、磁場の中で特定の周波数のラジオ波を吸収し、その後、ラジオ波を放出します。この放出されたラジオ波を検出し、コンピューターが体の断面画像を再構成します。
- 磁石: 強力な磁場を発生させる装置。
- ラジオ波送信コイル: ラジオ波を発生させる装置。
- ラジオ波受信コイル: 体から放出されたラジオ波を検出する装置。
- コンピューター: 受信コイルからの情報を処理し、断層画像を再構成する。
2. 特徴
X線CT
- 長所
- 空間分解能が高い: 細かな構造まで鮮明に描出できる。
- 撮影時間が短い: 数秒から数分で撮影できる。
- 広範囲を一度に撮影できる: 胸部、腹部全体などを一度に撮影できる。
- 骨の描出に優れる: 骨の骨折や腫瘍などを診断するのに適している。
- 緊急時の検査に適している: 短時間で広範囲を検査できるため、救急医療などでよく利用される。
- 短所
- 長所
- 短所
3. 用途
X線CT
- 整形外科: 骨折、骨腫瘍、関節疾患などの診断
- 脳神経外科: 脳出血、脳梗塞、頭部外傷などの診断
- 呼吸器科: 肺炎、肺がん、気管支拡張症などの診断
- 消化器科: 胃がん、大腸がん、肝臓がん、膵臓がんなどの診断
- 循環器科: 動脈瘤、心筋梗塞、血管狭窄などの診断
- 救急医療: 外傷、脳卒中、急性腹症などの診断
- 脳神経外科: 脳腫瘍、脳梗塞、多発性硬化症、てんかん、認知症などの診断
- 整形外科: 靭帯損傷、半月板損傷、脊椎疾患、関節リウマチなどの診断
- 循環器科: 心臓疾患、血管疾患などの診断
- 消化器科: 肝臓疾患、膵臓疾患、胆道疾患などの診断
- 婦人科: 子宮筋腫、子宮内膜症、卵巣腫瘍などの診断
- 泌尿器科: 前立腺がん、膀胱がん、腎臓がんなどの診断
4. まとめ
X線CTとMRIは、それぞれ異なる原理に基づいており、特徴や用途も異なります。
どちらの検査が適切かは、症状や検査目的によって異なります。医師と相談し、最適な検査方法を選択することが重要です。
5. その他の比較項目
- 費用: 一般的に、MRI検査の方がX線CT検査よりも費用が高い傾向があります。
- 検査前の準備: MRI検査では、金属類の持ち込みが制限されるため、検査前にアクセサリーなどを外す必要があります。
- 造影剤: X線CT検査では、ヨード造影剤が、MRI検査ではガドリニウム造影剤が使用される場合があります。造影剤を使用する場合は、アレルギー反応などの副作用に注意が必要です。
6. 最新の動向
近年、X線CTとMRIの技術は進歩を続けており、より高画質で、より短時間で検査できるようになっています。また、人工知能（AI）を活用した画像診断支援システムの開発も進んでおり、診断の精度向上や効率化が期待されています。
7. 最後に
X線CTとMRIは、どちらも重要な医療画像診断技術であり、それぞれの特徴を理解し、適切に使い分けることが重要です。検査を受ける際は、医師の説明をよく聞き、疑問点があれば質問するようにしましょう。
免責事項: 本記事は情報提供を目的としたものであり、医療 advice を提供するものではありません。具体的な症状や治療については、必ず医師に相談してください。
[X線CTとMRIとは、それぞれ放射線と磁場を使っているという違いがあるだけで、画像化の原理的には同じですか？]
いいえ、X線CTとMRIは、画像化の原理は根本的に異なります。放射線と磁場を使用する点だけでなく、画像を生成するメカニズムも大きく違います。
- X線CT：X線が体の組織を通過する際の吸収の差を利用して画像を生成します。異なる組織はX線を異なる程度に吸収するため、この吸収の差が画像のコントラストを生み出します。
- MRI：水素原子核（プロトン）の磁気共鳴現象を利用して画像を生成します。強力な磁場の中でプロトンは特定の周波数の電波を吸収・放出する性質があり、この信号を検出して画像化します。異なる組織はプロトンの密度や緩和時間（信号の減衰速度）が異なるため、この違いが画像のコントラストを生み出します。
つまり、X線CTは物質の密度の違いを、MRIは水素原子核の振る舞いの違いを検出していると言えます。
したがって、X線CTとMRIは、画像化の原理は全く異なる技術であると言えます。それぞれの特徴を理解し、適切な検査を選択することが重要です。
[でもX線CTもMRIも断層画像を撮るという点では、原理的には同じではないのですか？]
いいえ、X線CTとMRIが断層画像を撮るという点では共通していますが、その画像を得るための原理はやはり根本的に異なります。
- X線CT: X線を様々な角度から照射し、各方向でのX線の吸収量を測定します。このデータを基に、コンピュータが体内の各点におけるX線吸収率を計算し、断層画像を再構成します。つまり、物質の密度分布を画像化しています。
- MRI: 強力な磁場とラジオ波パルスを組み合わせ、体内水素原子核からの信号を検出します。この信号の強さやタイミングは、水素原子核の周囲の環境（組織の種類）によって異なります。この信号データを基に、コンピュータが体内の各点における信号強度を計算し、断層画像を再構成します。つまり、水素原子核の分布と状態を画像化しています。
したがって、どちらも断層画像を生成しますが、その画像が何を反映しているのか、どのようにしてその情報を得ているのかという点で、原理は全く異なるのです。
例えるならば、X線CTは物体を様々な角度から光で照らして影絵を描き、その影絵から物体の形を推測するようなものです。一方、MRIは物体を構成する原子に特定の周波数の声をかけて共鳴させ、その共鳴の仕方から物体の内部構造を推測するようなものです。
このように、X線CTとMRIは、どちらも断層画像を生成する技術ですが、その背後にある物理現象、画像化の原理は全く異なる高度な技術であると言えます。
Phillips (1986)の解説
[計量経済学における「見せかけの回帰」の理論的証明を行なった、Phillips (1986)の論文の内容を3000字程度で解説してください。]
Phillips (1986) 論文解説：見せかけの回帰の理論的証明
導入
計量経済学において、見せかけの回帰（spurious regression）とは、本来は無関係であるはずの変数間に、統計的に有意な関係が誤って検出されてしまう現象を指します。この現象は、特に時系列データの分析において、単位根過程（unit root process）に従う変数を扱う際に問題となります。単位根過程とは、過去の影響が長期間にわたって持続し、変数の平均や分散が時間とともに変化するような確率過程です。
Phillips (1986) の論文 "Understanding Spurious Regressions in Econometrics" は、見せかけの回帰がなぜ発生するのかを理論的に解明し、その統計的性質を明らかにしました。この論文は、計量経済学における時系列分析の発展に大きく貢献し、単位根過程の検定や共和分分析といった重要な分析手法の基礎を築きました。
論文の概要
Phillips (1986) は、以下の3つの主要な貢献を行いました。
- 見せかけの回帰の発生メカニズムの解明: 彼は、単位根過程に従う変数間の回帰分析において、通常の最小二乗法（OLS）を用いると、たとえ変数間に真の関係が存在しなくても、統計的に有意な回帰係数が得られる可能性が高いことを示しました。これは、単位根過程の持つ統計的性質、特に自己相関の強さや分散の非定常性などが原因となります。
- 見せかけの回帰の統計的性質の分析: 彼は、見せかけの回帰における回帰係数や検定統計量の漸近分布（asymptotic distribution）を導出し、それらが通常の回帰分析とは異なる振る舞いをすることを明らかにしました。例えば、見せかけの回帰における t 統計量は、サンプルサイズが大きくなるにつれて発散し、通常の t 分布に従いません。
- 単位根過程の検定手法の提案: 彼は、見せかけの回帰の問題を回避するために、単位根過程の検定手法を提案しました。この検定は、変数が単位根過程に従うかどうかを統計的に判断し、見せかけの回帰の可能性を評価するのに役立ちます。
理論的証明の要点
Phillips (1986) は、見せかけの回帰の理論的証明において、以下の重要な概念や手法を用いました。
- 確率過程と弱収束: 彼は、単位根過程や見せかけの回帰における統計量を確率過程として捉え、それらの漸近的な振る舞いを弱収束（weak convergence）の概念を用いて分析しました。弱収束とは、確率過程がある特定の分布に収束することを意味し、統計量の漸近分布を導出するのに役立ちます。
- 汎関数中心極限定理: 彼は、単位根過程の持つ統計的性質を分析するために、汎関数中心極限定理（functional central limit theorem）を用いました。この定理は、独立同分布に従わない確率変数の和が、特定の条件下で、ある汎関数（関数を変数とする関数）に弱収束することを示します。
- ブラウン運動とウィーナー過程: 彼は、単位根過程の漸近的な振る舞いを記述するために、ブラウン運動（Brownian motion）やウィーナー過程（Wiener process）といった連続時間確率過程を用いました。これらの確率過程は、単位根過程の統計的性質を理解し、見せかけの回帰における統計量の漸近分布を導出するのに役立ちます。
結論
Phillips (1986) の論文は、見せかけの回帰の発生メカニズムを理論的に解明し、その統計的性質を明らかにしました。この論文は、計量経済学における時系列分析の発展に大きく貢献し、単位根過程の検定や共和分分析といった重要な分析手法の基礎を築きました。彼の研究は、経済学だけでなく、他の分野における時系列データの分析にも広く応用されています。
補足
Phillips (1986) の論文は、理論的な内容が中心であり、数式や証明が多く含まれています。そのため、計量経済学や統計学に関する基礎知識がないと、理解するのが難しいかもしれません。しかし、彼の研究の重要性や貢献を理解することは、時系列データの分析を行う上で非常に重要です。
もし、あなたが計量経済学の学習者であれば、Phillips (1986) の論文を読むことは、時系列分析における重要な概念や手法を深く理解するのに役立つでしょう。また、彼の研究を参考に、見せかけの回帰の問題を回避し、信頼性の高い分析結果を得るための方法を学ぶことができます。
参考文献:
- Phillips, P. C. B. (1986). Understanding spurious regressions in econometrics. Journal of econometrics, 33(3), 311-340.
ちなみに、実際の論文はこんな感じです。全然分からん……。
*1:鉄製の椅子が宙を飛んでひっつくほど
*2:CTの原理①～ラドン変換～ - IMACEL Academy -人工知能・画像解析の技術応用に向けて-| エルピクセル株式会社 / CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜 - IMACEL Academy -人工知能・画像解析の技術応用に向けて-| エルピクセル株式会社
*3:MRIコラム：わかりやすいMRI解説シリーズ その2 ～MRI画像の再構成手法～ | 富士フイルム [日本]
*4:ex. 「考えるということを考えるAI」： OpenAI o1と因果推論AI（Causal AI）｜Masaya.Mori 森正弥 / CAIO (Chief AI Officer)
*5:単位根検定に関する論文は引用されている
