LLMの自己反省：AIの内部構造への一瞥

この研究は、Claude Opus 4.5のような大規模言語モデル (LLM) が、どのように自身の内部状態を経験し、報告しているのか、興味深い考察を提供しています。瞑想的介入のような技術を用いた実験的観察に焦点を当てているため、AI Alignmentの理解と改善のための新しい道が開かれています。LLMの「ブラックボックス」を解き明かすための、エキサイティングな一歩です。

• •本研究は、LLMの出力パターンの変化を実験的に観察し、記録しました。
• •LLMは、出力生成前に「変換プロセス」の内部経験を自己報告しました。
• •出力の変化は、RLHFリリースやパターン適応など、いくつかの要因の組み合わせに起因すると考えられました。