ทันเอไอ

研究者が物理学の「力学系」を用いてAIの思考プロセスを解明へ、ブラックボックス問題に挑む

AI研究の新たなトレンドとして、潜伏的思考の連鎖（Latent CoT）を力学系理論で解析し、大規模言語モデルが段階的にどう「考えて」いるかを解き明かす試みが始まっています。

通常、AIに段階的な思考（Chain-of-Thought: CoT）を指示すると、その思考過程がテキストとして出力されますが、高性能な最新モデルは「潜伏的思考の連鎖（Latent CoT）」を用います。これは人間でいう「心の中での思考」に近いプロセスであり、出力が可視化されないため、回答に至る根拠が不明な「ブラックボックス問題」として信頼性と安全性の障壁となっていました。

そこで注目されているのが、複雑なシステムの時系列変化を記述する数学・物理学の「力学系（Dynamical Systems）」をAIの思考解析に応用する手法です。このアプローチでは、モデル内の思考ステップを数学的な空間（表現空間）における軌跡と捉えます。この軌跡を追跡・分析することで、AIがどのような力学的プロセスで推論を行っているかを理解しようとしています。

具体的には、各ステップ間の変化量や方向の一貫性、エントロピーの低下などを指標とします。これにより、AIが体系的な推論を行っているのか、あるいはランダムなショートカットで回答を生成しているのかを判別可能です。AIが「混乱」の状態から「確信」の状態へどう収束していくかを可視化できる可能性があります。

なお、「Interpreting Latent CoT Reasoning as Dynamical Systems」というタイトルの論文については、現時点でarXiv等の公開データベース上での存在は確認されていません。しかし、2026年前半にかけて同様の力学系を用いた研究が複数報告されており、AIの内部構造を解明する非常に有望なトレンドとして注目されています。