自然言語処理でもスコープ解釈を取り扱うべきか？

ChatGPTをはじめとした近年の大規模自然言語処理モデルの発展は目覚ましく、従来の比較的構造が単純な文や短い文だけではなく、意味的に複雑な現象についても取り扱いが可能になりつつある。しかしその一方で、現在の自然言語処理の考え方だけでは、人間と全く同じように言語処理を行うことができていない部分も存在する。例えば、(1)に挙げる文の解釈をChatGPTに説明させたところ、表面的にそのまま解釈するようなグループ読みはもちろんのこと、スコープ解釈と呼ばれる特別な解釈の一部も記述として含まれていた。(1)ガヲV語順：ガ＞ヲ*ヲ＞ガ[4人の少年が][3人の少女を]招待した。4人の少年が＞3人の少女を*3人の少女を＞4人の少年が[Hoji1985:236(53a)]「4人の少年が＞3人の少女を」というスコープ解釈は、「1人につき3人の少女を招待したということが当てはまる少年が4人いる」という解釈を表しており、ChatGPTも合計で少年が4人、少女が12人いるという場合を回答することができる。しかし、(1)の場合には容認されないものの、スコープ解釈には別の解釈も考えられる。例えば、(2)の文の場合は「4人の少年が＞3人の少女を」という解釈だけではなく、「3人の少女を＞4人の少年が」という解釈も容認可能である。(2)ヲガV語順：ヲ＞ガガ＞ヲ[3人の少女を][4人の少年が]招待した。4人の少年が＞3人の少女を3人の少女を＞4人の少年が[cf.Hoji1985:237,(55)]「3人の少女を＞4人の少年が」というスコープ解釈は、「1人につき4人の少年が招待したということが当てはまる少女が3人いる」という解釈を表しており、(2)のような文においては両義的なスコープ解釈が容認可能であるということが一般的に受け入れられている。しかし、このような場合でもChatGPTの回答には「4人の少年が＞3人の少女を」は容認可能な解釈としてあったが、「3人の少女を＞4人の少年が」という解釈は容認可能かどうか以前にそもそも言及すらなかった。つまり、現在のChatGPTのような自然言語処理モデルは、一見するとスコープ解釈のような意味的に複雑な現象も適切に取り扱うことができているようだが、実際のところ、片方のスコープ解釈のみを取り扱っていたり、一義的なスコープ解釈になる場合と両義的なスコープ解釈になる場合を区別できなかったりといった部分で、人間と同じように処理することが難しいと考えられる。しかし、スコープ解釈のように表面的には1つの文だが複数の解釈ができ得る文は日常生活でも出てくるものであり、AIであれば人間と同じように処理できるようになることを目指すべきであるため、今後の自然言語処理の分野においても取り組むべき課題である。つまり、自然.言語処理の分野でもスコープ解釈という意味的に複雑な言語現象を取り扱うべきであり、どのようなアプローチによって扱うべきかということを考える必要がある。