LLMは、私が知っていることは知っているのに、私が知りたいことは知らない。
それはなぜだろう？
例えば、面白い雑学や最近のトレンド、世間で話題になっていることなど、「今の自分にとって面白い情報」を自発的に教えてくれるわけではない。一方で、どこかで見聞きした話について尋ねれば、きちんと理解したうえで説明してくれる。
考えてみれば当然で、LLMは百科事典や膨大な知識を持っていても、「今の自分に必要な情報」を能動的に見つけてくれる存在ではない。聞けば何でも教えてくれるが、聞かなければ何も始まらない。物知りではあるが、気の利く相棒とは少し違う。
私の場合、新しい知識は本や雑誌、ニュース、人との会話など現実世界から得て、それをきっかけにLLMへ質問することが多い。「この出来事にはどんな背景があるのか」「この本の著者はどんな思想なのか」と掘り下げる用途では非常に優秀だ。
一方で、「あなたが興味を持ちそうな歴史の話があります」「待っていた本の新刊が出ました」「今こんなニュースが話題です」といった、偶然の出会いのような情報はあまり得意ではない。もちろん、レコメンド機能を強化すればそれに近づけるのかもしれないが、それはLLMそのものというより別のアルゴリズムの役割になるのだろう。
アドバタイズ系のレコメンデーション機能はどれも満足いくようなものはないが…。
そもそも、人が知識に感動して興味を持つのは、情報そのものよりも「出会い方」にあるのかもしれない。本屋で偶然見つけた本を手に取り、「これは面白そうだ」と思う。道端に咲く見慣れない花を見つけ、「何という名前だろう」と興味を持つ。そうした偶然のきっかけから、人はさらに知りたくなる。
逆に、何の脈絡もなくLLMが突然「この花について解説しましょう」と写真を見せてきても、同じ興味は湧きにくい。
そう考えると、LLMには知識を整理したり、疑問を深く掘り下げたりする力はあっても、偶然の出会いや「縁」を生み出すことまでは期待しにくいのかもしれない。
「LLMだけですべての知識が完結する」と考えること自体が、少し誤った捉え方になるのだろう。
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