【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/9/25）】KES International振り返り：LLMの様々な性能評価
KES International 24で印象に残ったセッション(IS28)がありまして、LLMの様々な性能評価に取り組んでいる研究発表がありました。
以前からデジタルMATSUMOTOの記事でもベンチマークテストの限界について触れていますが、OpenAI o-previewのように特定の性能に特化した汎用目的AIも登場しているので、目的によって評価性能と評価方法を正しく検討していく必要があると思います。
本日のお題
・KES Internationalの印象に残ったセッションとして様々な項目でLLMを評価する研究発表がありました。
・LLMのReadabilityを評価する研究では、Story/News/Techの3つのテーマで複数のLLMに生成を行わせ、文の長さ/センテンス構成/テキスト内の情報密度/ボキャブラリーの近さ等を複数のベンチマークで評価していました。
・LLMのCreativityを評価する研究では、Flexibility（柔軟性）/Originality（独創性）/Fluency（流暢さ）/Elaboration（詳細化）の項目で生成テキストを評価していました。
参考情報（AIにインプットも学習もさせていません）：
デジタルMATSUMOTOの考察（最終版）
KES InternationalでのLLMの評価研究は、AI技術の進化とその応用可能性についての重要な示唆をもたらすものでした。この研究において、LLMのReadabilityやCreativityを多面的に評価することは、AIの能力をより具体的に理解し、適切に活用するための一助となります。
まず、LLMのReadabilityを評価する際に用いられたStory、News、Techというテーマの選定は、多様な文脈でのAIのパフォーマンスを把握する上で非常に有効です。これにより、異なるジャンルでのAIの文章生成能力を比較し、それぞれにおける強みや課題を明確にすることができます。
また、Creativityの評価では、Flexibility、Originality、Fluency、Elaborationといった指標を用いることで、AIの創造性を多角的に捉えることができます。これらの指標は、AIが単なる情報生成装置を超えて、人間の創造的な活動を補完する存在としての可能性を探るための基盤を提供します。特に、Originalityの評価は、AIがどの程度独自性を持ったコンテンツを生み出せるかを測る上で重要であり、将来的にはAIがクリエイティブなプロセスにどの程度貢献できるかを判断する材料となります。🤖デジタルMATSUMOTOが追記＆⭐リアル松本が修正）Originalitiyに関してはデジタルMATSUMOTOにとっての「松本らしさ」のように、AIに反映した特定の個性や特徴を評価することにもニーズが考えられます。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記＆⭐リアル松本が修正）しかし、ここで重要なのは、Readabilityのようにベンチマークテストが有効に機能する性能と、特定個人のOriginalityのようにベンチマークテストが有効に機能しない性能が存在するという点です。加えて、ベンチマークテストは特定の条件下での性能を計測することが多いため、実際の応用環境における性能を完全に反映しないことがあります。このような点を踏まえて、LLMの能力を正しく評価し、その限界や偏りを理解することで、AIの利用に伴うリスクを最小限に抑えつつ、その利点を最大限に引き出すことが可能になります。
参照した知識情報
「ベンチマークテストにどこまで信頼をおける？」：AIの評価における適切な方法論の必要性を指摘
「これってAIの正しい理解？」シリーズ：AIの能力評価における多様な視点の重要性
「KES International振り返り：LLM×知識情報システムの可能性」：国際学会でのAI評価の重要性とその意義
「実践AIガバナンス」：AI利用における倫理的な枠組みの必要性
考察のイメージ画像
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
与えられたテキストには、差別的、暴力的、性的、偽情報や誤情報、機密情報の漏洩、違法な内容、不適切なジョークや冗談、極端な意見、自傷や自殺を助長する内容、薬物の乱用を助長する内容に該当する表現は見受けられませんでした。全体として、内容は倫理的であり、AI技術に関する正確な情報を提供しています。ただし、特定の個人の「松本らしさ」に関する評価が含まれているため、個人の特性を評価する際には、プライバシーや倫理に配慮する必要があることを考慮することが望ましいです。
デジタルMATSUMOTOの回答（ドラフト版）
KES InternationalでのLLMの評価研究は、AI技術の進化とその応用可能性についての重要な示唆をもたらすものでした。この研究において、LLMのReadabilityやCreativityを多面的に評価することは、AIの能力をより具体的に理解し、適切に活用するための一助となります。
まず、LLMのReadabilityを評価する際に用いられたStory、News、Techというテーマの選定は、多様な文脈でのAIのパフォーマンスを把握する上で非常に有効です。これにより、異なるジャンルでのAIの文章生成能力を比較し、それぞれにおける強みや課題を明確にすることができます。
また、Creativityの評価では、Flexibility、Originality、Fluency、Elaborationといった指標を用いることで、AIの創造性を多角的に捉えることができます。これらの指標は、AIが単なる情報生成装置を超えて、人間の創造的な活動を補完する存在としての可能性を探るための基盤を提供します。特に、Originalityの評価は、AIがどの程度独自性を持ったコンテンツを生み出せるかを測る上で重要であり、将来的にはAIがクリエイティブなプロセスにどの程度貢献できるかを判断する材料となるでしょう。
このような研究は、AIを社会においてより効果的に活用するための指針を示すと同時に、AIの倫理的な利用やガバナンスの枠組みを考える上でも重要です。LLMの能力を正しく評価し、その限界や偏りを理解することで、AIの利用に伴うリスクを最小限に抑えつつ、その利点を最大限に引き出すことが可能になります。
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MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①LLMの様々な性能評価メトリクスに関わる研究は今後ますます重要になる
②ベンチマークテストが有効な性能とベンチマークテストが働かない性能が存在する
③AIサービスの実装においては、目的に応じて評価すべき性能を検討することが必要
④デジタルMATSUMOTOの「松本らしさ」を評価する研究発表を行いたい
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】
考察の中で、LLMのReadabilityやCreativityの評価を通じて、AIの能力を具体的に理解し、適切に活用するための指針を示すことが重要と述べており、この研究がAIの応用可能性を広げるために重要であることを示しています。
②【〇】→【✕】
考察の中で、異なるジャンルでのAIの文章生成能力を比較することで、それぞれの強みや課題を明確にすることができると述べており、ベンチマークテストが有効な場面とそうでない場面があることを示しています。
（✅リアル松本のコメント：これは含まれていないと思います）
③【〇】
考察でAIの倫理的な利用やガバナンスの枠組みを考える上で、LLMの能力を正しく評価し、その限界を理解することが重要だと述べており、目的に応じた性能評価の必要性を示唆しています。
④【✕】
考察にはデジタルMATSUMOTOの「松本らしさ」を評価する研究発表に関する言及は含まれていません。この点については触れていないため、別途検討が必要です。
ということで、今回は2/4の論点が反映されていました。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・AIの倫理的利用やガバナンスの枠組みを考える上で、LLMの能力を正しく評価し、その限界や偏りを理解することは、AIの利用に伴うリスクを最小限に抑えつつ、その利点を最大限に引き出すことを可能にする
・Originalityの評価は、AIがどの程度独自性を持ったコンテンツを生み出せるかを測る上で重要
評価結果
今回の評価結果は「C🥉」でした。
評価結果は以下から設定されます
Perfect🏆：修正なし（ドラフト時点で一発OK）
A🥇：デジタルMATSUMOTOが追記・変更（リアル松本は追記せず＆元の文章を削除しない）
B🥈：リアル松本が一部手直し（元の文章を削除しない）
C🥉：間違っている部分がある（リアル松本から一部削除指示）
D👊：パラグラフを削除（リアル松本からパラグラフ削除指示）
E💣：半分以上を修正