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LLM利用で人間の思考が効率化

2025.10.28
推論・思考(論理推論、Chain-of-Thought、数学的推論、問題解決)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

研究者たちが「人間が推論する過程」を数学的に測定する方法を開発した結果、現代人の思考プロセスは(LLMツールの登場によって)LLMの推論パターンに似てきている傾向が示唆されているそうです。

今の新しいLLMツールが登場する以前は、人々は試行錯誤しながらゆっくり答えに到達する傾向にありました。しかし、今は最初から高い集中力で始めて早々に結論に達する人が多いようです。

そして人間の推論には性格によって特徴の違いがあることも分かったとのことです。
例えば「外向的な人は不確実な状態にも耐えられる」「協調性の高い人は安定した道筋を好む」などが明らかになっています。

測定の方法論としては、まず人間が問題を解く際の各ステップで「どれくらい迷っているか」と「どれくらい頭を使っているか」をLLMで数値化。
これを情報理論と力学で分析しています。

ただし、注意したいのは、こうした研究手法はかなり先鋭的であり、実験結果を普遍的な結論とするのは時期尚早です。
それでも興味深い内容であると言えます。

📄 参照論文

The Universal Landscape of Human Reasoning

著者: Qiguang Chen, Jinhao Liu, Libo Qin, Yimeng Zhang, Yihao Liang 他

所属: Harbin Institute of Technology, Central South University, University of Illinois Urbana–Champaign

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