AIのブラックボックス問題を“歴史学”で例えてみた

「このAI、どうしてこの答えを出したんだろう？」

ChatGPTやGeminiのような賢いAIと話していると、その思考回路を覗いてみたくなりませんか？

実は、AIの専門家でさえも「なぜAIがその結論に至ったか」を完璧には説明できないことがあります。この現象は「ブラックボックス問題」と呼ばれています。

なんだか難しそうですが、ご安心を。これは、私たちが慣れ親しんだ「歴史学」の研究にそっくりなのです。この記事では、AIのブラックボックス問題を歴史の謎解きに例えながら、やさしく解き明かしていきます。

AIの「ブラックボックス」って何？

AIにおける「ブラックボックス」とは、文字通り「中身が見えない黒い箱」のことです。入力（質問）と出力（答え）は分かるのに、途中の計算プロセスが複雑すぎて人間には理解できない状態を指します。

特に、近年のAI技術（ディープラーニング）は、人間の脳の神経回路を真似て作られています。その内部では、天文学的な数のパラメータが互いに影響し合っており、まるで数千人の職人が一斉に作業している工房のようです。誰がどの作業をしたからこの完成品になったのか、正確に追うのは至難の業なのです。

これを歴史学で例えるなら、**「結論だけが記された古代の石板」**が見つかったような状況です。

たとえば、「西暦500年にA国は滅亡した」とだけ書かれていても、なぜ滅亡したのか、戦争なのか、災害なのか、その理由は書かれていません。歴史家は他の資料を探したり、発掘調査をしたりして、その「過程」を推測するしかありません。AIのブラックボックスも、この”理由が書かれていない石板”と似ているのです。

ここがポイント: AIのブラックボックスとは、答えを出すまでの過程が複雑すぎて人間には分からない状態のこと。

答えが出るなら、途中の過程は分からなくても良いのでは？と思うかもしれません。しかし、これには大きな問題が潜んでいます。

たとえば、医療AIがある患者の画像を見て「癌の可能性が高い」と判断したとします。もしその理由が分からなければ、医師も患者も、その診断を信じて治療に進むべきか判断に迷いますよね。万が一、AIの判断が間違っていた場合、責任の所在も曖昧になってしまいます。

これは、金融の審査、採用試験、自動運転など、私たちの生活や命に関わる重要な場面で特に大きなリスクとなります。Grokなどの最新AIも例外ではありません。

歴史学で言えば、ある歴史研究者が**「あの有名なA将軍は、実は臆病者だった！」**という新説を発表したのに、その根拠をまったく示さないようなものです。

どの古文書のどの部分を読んでそう解釈したのか。その説明がなければ、他の研究者は説の正しさを検証できません。ただの「個人の感想」と受け取られ、学問的な信頼は得られないでしょう。AIの判断も、理由が説明できなければ信頼を得ることは難しいのです。

ここがポイント: 判断の理由が分からないと、AIの答えが正しいか検証できず、重要な決定を任せられない。

この問題に対し、科学者たちは「説明可能なAI（XAI: Explainable AI）」という技術の研究を進めています。これは、AIの判断根拠を人間が理解できる形で示してくれる技術です。

たとえば、AIが猫の画像を見て「これは猫です」と判断した際に、「耳の形」「ひげ」「毛の模様」といった部分に注目したから、と判断材料を可視化してくれるイメージです。これにより、AIがどこを見て判断したのかが分かり、私たちはその答えをより信頼できるようになります。

これは、歴史家が論文で**「この文献のこの記述と、あの遺跡からの出土品を組み合わせることで、こういう結論が導き出せます」**と、自身の思考プロセスを丁寧に証明する作業に似ています。

根拠が明確に示されることで、その歴史解釈は客観的な評価の対象となり、学問として成り立ちます。XAIは、AIの世界にこの「説明責任」をもたらそうとする試みと言えるでしょう。

ここがポイント: 「説明可能なAI（XAI）」は、AIの判断根拠を可視化し、ブラックボックス問題の解決を目指す技術。

今回は、AIのブラックボックス問題を歴史学に例えて解説しました。

AIが出した答えの「なぜ？」が分からないブラックボックス問題。そして、史料から過去の「なぜ？」を探求する歴史学。両者は「結論」だけでなく、そこに至る「プロセス」を解明しようとする点で共通しています。

私たちユーザーができることは、AIが出してきた答えを鵜呑みにしないことです。便利なAIも万能ではなく、間違うこともあります。歴史を学ぶとき、一つの資料だけでなく複数の視点から考えるように、AIの答えも「本当にそうかな？」と一度立ち止まって考える姿勢（批判的思考）が大切です。

AIと上手に付き合っていくために、その仕組みと限界を知り、賢い「使い手」を目指しましょう。

ここがポイント: AIの答えを鵜呑みにせず、歴史の謎を解くように多角的な視点で考えることが重要。