大規模視覚言語モデルは錯視を理解しているか

錯視画像とは，その実際の特徴と見かけの特徴が異なるような画像のことである．大規模視覚言語モデル(LargeVision-LanguageModel:LVLM)に関して，その錯視画像の認識能力を評価する研究が近年行われている．先行研究においては，実験の結果により，LVLMは錯視に騙されやすい，あるいは人間と同様の騙され方をすると考えられている．しかし，先行研究は錯視に関する重要な区別を見落としているため，その実験結果に曖昧さを残している．本研究では，可能な限り曖昧さを排した手法を提案し，それを用いてLVLMの錯視認識能力を評価する．実験の結果，LVLMは一見して錯視を理解しているように思われるものの，実際には錯視に関する一般的な知識から回答しており，錯視を視覚的に正しく認識しているわけではないことが示唆される．