投稿者 global-ai-media 
著名なAI研究者Gary Marcus氏が、大規模言語モデル（LLM）の新たな脆弱性について警鐘を鳴らしています。「黄色が好き」という些細な情報から職業を勝手に推測してしまうような、LLM特有の「統計的な脆さ」はなぜ生まれるのか。グローバルの議論をもとに、日本企業が実務で直面するリスクと、品質保証・ガバナンスへの示唆を解説します。
LLMはなぜ「無関係な情報」に惑わされるのか
AI研究の第一人者であり、現在のAIブームに対して冷静かつ批判的な視点を持つGary Marcus氏が、LLM（大規模言語モデル）の新たな「破損（Corrupt）」の形、すなわちモデルの挙動を狂わせる脆弱性について指摘しています。記事の中で紹介されている例は非常に示唆的です。「ある人物が黄色（yellow）を好む」という情報をLLMに与え、その人物の職業を尋ねると、モデルは偶然の確率を超えて特定の職業を回答する傾向があるといいます。
人間であれば、「色の好み」と「職業」に直接的な因果関係がないことは容易に理解できます。しかし、インターネット上の膨大なテキストデータで学習したLLMは、データの中に潜むわずかな（そしてしばしば無意味な）統計的相関関係、いわゆる「擬似相関（Spurious Correlation）」を学習してしまいます。これにより、文脈上無意味なノイズが、推論結果に大きなバイアスを与える可能性があるのです。
確率論的な推論の限界とビジネスリスク
この現象は、LLMが「意味」を理解しているのではなく、あくまで「次に来る単語の確率」を計算しているに過ぎないことを改めて浮き彫りにしています。ビジネス実務、特に高い品質と信頼性が求められる日本の商習慣において、この性質は看過できないリスクとなります。
例えば、顧客サポートのチャットボットや、社内データを検索するRAG（検索拡張生成）システムにおいて、ユーザーの些細な属性情報（居住地や趣味など）が、AIの回答精度を歪める可能性があります。金融機関の与信審査や人事採用のスクリーニング補助などでAIを活用する場合、こうした「根拠のない推論」が紛れ込むことは、公平性の観点からも、コンプライアンス上の観点からも重大な問題を引き起こしかねません。
プロンプトインジェクションとセキュリティ
Marcus氏の指摘する「Corrupt（破損・堕落）」という表現は、単なる精度の問題にとどまらず、セキュリティ上の脆弱性も示唆しています。無関係な入力が出力に影響を与えるということは、悪意ある攻撃者が特定の単語を紛れ込ませることで、モデルの挙動を操作できる可能性（プロンプトインジェクションの一種や、間接的な攻撃）があることを意味します。
日本企業においても、AIガバナンスへの関心が高まっていますが、多くの議論は「著作権」や「個人情報保護」に集中しがちです。しかし、今後は「モデルの堅牢性（Robustness）」、つまり予期せぬ入力に対してどれだけ安定して動作するかという技術的な信頼性が、システム導入の重要なKPIとなるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
Gary Marcus氏の指摘と日本のビジネス環境を踏まえると、意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「ヒトによる判断」をプロセスに組み込む（Human-in-the-loop）
LLMは論理的思考を行っているわけではありません。「黄色が好きなら〇〇の仕事」といった誤った推論をする可能性があることを前提に、最終的な意思決定や顧客への回答の前には、必ず人間の目による確認プロセスや、ルールベースのガードレール（安全装置）を設ける設計が不可欠です。
2. ドメイン特化とファインチューニングの再評価
汎用的な巨大モデルは、広範な知識を持つ反面、学習データ由来の不要なバイアスも多く含んでいます。日本の製造業や金融業など専門性が高い領域では、汎用モデルをそのまま使うのではなく、社内データで追加学習（ファインチューニング）させたり、特定のタスクに特化したより小型のモデルを採用したりすることで、予期せぬ「幻覚（ハルシネーション）」やバイアスを抑制できる可能性があります。
3. レッドチーミングと品質保証（QA）の強化
開発段階で「意地悪な入力」や「無関係なノイズ」を与えてモデルの挙動をテストする「レッドチーミング」を積極的に行うべきです。日本の製品開発が誇る高い品質保証（QA）のプロセスをAI開発にも適用し、エッジケースにおける挙動を把握した上でリリースすることが、ブランド毀損のリスクを防ぐ最良の手段となります。