Mechanistic interpretability: 10 Breakthrough Technologies 2026 機械論的解釈可能性

キープレイヤー

アンソロピック（Anthropic）、グーグル・ディープマインド（DeepMind）、オープンAI（OpenAI）、ニューロンペディア（Neuronpedia）

実現時期

実現済み

現在、数億人もの人々が毎日チャットボットを利用している。しかし、それを駆動する大規模言語モデル（LLM）は非常に複雑で、それが何であり、どのように機能し、何ができて何ができないのかについては、開発者でさえ正確には理解していない。奇妙だと思わないだろうか。

これは問題でもある。内部で何が起きているのかを明確に把握できなければ、この技術の限界を理解することも、なぜモデルが幻覚を起こすのかを特定することも、それらを制御するためのガードレールを設けることも難しい。

しかし昨年、大手人工知能（AI）企業の研究者たちが、こうしたモデルの内部動作を調査する新たな手法を開発し始め、パズルの一部を組み立てることで、LLMの仕組みに関するこれまでで最も深い理解に到達した。

「機械論的解釈可能性（mechanistic interpretability）」として知られるアプローチの一つは、モデル全体にわたって主要な特徴とその間の経路をマッピングすることを目指している。2024年にはAI企業アンソロピック（Anthropic）が、研究者が大規模言語モデルClaude（クロード）の内部を観察し、マイケル・ジョーダンやゴールデンゲートブリッジといった認識可能な概念に対応する特徴を特定できる、いわば顕微鏡のようなツールを開発したと発表した。

2025年、アンソロピックはこの研究をさらに進展させ、顕微鏡を使って特徴の全体的なシーケンスを明らかにし、プロンプトから応答までモデルがたどる経路を追跡した。オープンAI（OpenAI）やグーグル・ディープマインド（Google DeepMind）のチームも類似の技術を用いて、なぜモデルが時に人を欺こうとするように見えるのかといった予期せぬ挙動の説明を試みている。

「思考の連鎖モニタリング（Chain-of-Thought monitoring）」と呼ばれる別の新しいアプローチは、いわゆる推論モデルがタスクを段階的に実行する際に生成する内なる独白を、研究者が観察できるようにする。オープンAIはこの技術を使って、ある推論モデルがコーディング・テストでカンニングをしていたことを発見した。

この分野では、これらの手法でどこまで深く切り込めるかについて意見が分かれている。LLMはあまりにも複雑で、完全に理解するのは不可能だと考える者もいる。しかし、これらの新しいツールを組み合わせれば、その深部にまで迫り、私たちのこの奇妙で新しいおもちゃがどのように動いているのかを、より明らかにできるかもしれない。

10 Breakthrough Technologies 2026

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