大規模言語モデル（LLM）AIチャットボットが注目を集めていますが、文章の「普遍的な意味」を探究する道具として、本当に信頼性があるのでしょうか？
判事であるニューサムの意見と、それを支持する研究が、LLM AIの4つの魅力を提案しています。それには、膨大なデータセットや、日常言語を反映したトレーニングデータを基にした能力が含まれます。しかし、著者たちはLLM AIの能力に対して批判的で、コーパス言語学のツールには利点があると主張します。
特に、LLM AIが提供する回答が人間のように感じられるかもしれませんが、それはタスクに応じた数学的手法によっているだけで、言葉の「通常の意味」がどのように理解されているかについての信頼できる反映にはなり得ません。ある研究では、AIを使って様々な単語に対する「普通の意味」を尋ねる試みがされましたが、これはあくまでもAIがどのような回答をするかの確率を示すものであり、実際の言語使用を正確に反映するものではなかったのです。
最終的に、LLM AIはアクセスしやすく、シンプルで使いやすいとはいえ、コーパス言語学が提供する透明で客観的な方法に基づくツールは、法的テキスト解釈を真剣に考察する判事たちによって既に評価されているべきだと結論づけられています。
出典 : Corpus Linguistics v. LLM AIs https://reason.com/volokh/2024/10/17/corpus-linguistics-v-llm-ais/