大規模言語モデルは論理パズルを解けるのか？ これを確かめるために、フェルナンド・ペレス=クルスとヒョン・ソン・シンはGPT-4に問いかけた。国際決済銀行の研究責任者であるシンは、アルバートとバーナードがシェリルの誕生日を推測する「シェリルの誕生日」というパズルを持ち出した。シェリルは2人にヒントを与え、数回考えた後に両者は日付を突き止める。このパズルが真のテストではなかった。研究者たちはパズルの名前と月を変更したが、GPT-4は修正されたバージョンを正しく解決することができず、元のパズルを見事に説明したにもかかわらず失敗した。

これは、GPT-4 が論理的かつ説得力があるように聞こえるが、実際にはロジックを本当に理解せずに既知の回答を繰り返すことが多いことを示しています。この見かけ上の輝きは、重要な判断に関わるときにリスクを含んでいます。

次の例はモンティ・ホール問題です。候補者は3つのドアの中から1つを選ばなければならず、そのうちの1つに賞品が隠されています。クイズマスターは賞品のないドアを1つ開け、候補者に選択を変更するよう提案します。正しい戦略はドアを変更することですが、ペレス＝クルスが追加の複雑さを加えてこのパズルを出題した時、GPT-4は基本を正しく説明していたにもかかわらず、再びミスを犯しました。

以下の見出しを日本語に翻訳してください:
「これらの例は根本的な問題を明らかにしています：GPT-4のような大規模言語モデルは、もっともらしいが誤った回答を生成するのが非常に得意です。誤っている場合でも説得力があるため、その使用はリスクを伴います。Perez-CruzとShinが強調するように、重要な意思決定プロセスに導入される場合、誤った言語モデルは致命的な結果を招く可能性があります。」

非常に説得力があるが実際には間違っている言語モデルは危険な武器である。これは、掛け算の機能を時々忘れてしまうスプレッドシートに依存するようなものだ。このような洞察は、言語モデルを慎重に使用し、その回答を常に批判的に検討する警告として役立つべきである。