大規模言語モデルの自己修正における「盲点」の定量化とタスク特性に応じた介入手法の分析

大規模言語モデル（LLM）は推論能力を向上させているが,一度生成した誤りに固執する傾向や,ユーザーの誤った前提に同調する脆弱性が指摘されている.本研究では,モデルが他者の誤りは指摘できるが自身の誤りは修正できない現象を「AIの盲点」と定義し,内部エラーと外部エラーの修正成功率の比を用いてこれを定量化する.論理推論（GSM8K）と常識推論（PIQA）を用いた評価の結果,自己修正を促す介入プロンプトの効果はタスクの性質によって逆転することを発見した.具体的には,論理タスクでは「再考命令」が有効であるのに対し,常識タスクでは「一時停止」が有効であり,疑問提示型は論理タスクにおいて逆効果となる.本研究は,単一の介入手法の限界を示し,タスク特性に応じた動的な介入戦略の必要性を実証的に明らかにするものである.