LLM予測、ニュースが常に有効とは限らず

LLMに未来の出来事を予測させる際に、「最新ニュースを読ませる」ことが必ずしもプラスに働くわけではない、という興味深い実験結果が報告されています。

「金融」「政治」「スポーツ」分野の予測においては最新ニュースは有効。
一方で「エンタメ」「テクノロジー」「地政学」では逆効果になって しまいます。

なぜこうなるかを分析した所、LLMには主に三つの典型的な失敗パターンがありました。

一つ目は「直近バイアス」。最新のニュース見出しに引っ張られすぎて、それまでの長期的な傾向を忘れてしまう現象。

二つ目は「噂の過重視」。実際の政策や事実ではなく、「こうなるかもしれない」という憶測記事に過度に反応してしまいます。

三つ目は「定義のドリフト」。略語の意味を取り違えてしまいます。

こうした理由から、分野によって得意不得意が激しく、情報を追加すればするほど良くなるわけでもないという結果になるようです。
かたい言い方をすると、LLMの予測においては「未来が均等に分布していない」のです。

ユーザーと開発者の双方に関わる報告です。
AAAI 2026採択論文の紹介でした。