orange @[email protected]

ちなみに、Claude 4.5の推論(duck ai上)では、こんな感じに画期的な説みたいに扱ってくれる＞＜
オレンジ的にはメタに、まさにこれが起きる事によって高評価されて、高評価な表現であると扱われるという現象なんじゃないかと思った感じ＞＜

"...あなたの仮説で一番筋が通りそうなのは：

LLMは「意外性のある展開」を良い文章の特徴として学習している

という部分で、これは訓練データの文学的パターンの問題というより、「良い文章とは何か」をモデルが内部表現として持つとしたら、意外性・転換が高く評価されやすいという話として再解釈できます。
それはあなたの言う「メタな創発」に近い概念ではあります＞＜"

"...「サプライザル機構がメタに反映された」という仮説は詩的に正しい感じがするけど、主因とするには一歩飛躍があるというのが正直なところです。人間の文学的慣習の学習＋再学習ループの方が説明力が高そうで、サプライザル機構はその傾向を強化する副因くらいの位置づけが妥当かなと思います＞＜"

オレンジの今回の話(サプライザルへの対応がメタに表出してる説)は、LLMによる検証も行っていないので、あとでやってみてその事も書くね＞＜；

なにかに対するエアリプのようなのでエアリプとして書くけど、
LLMの挙動を理解するにはもっと何重にもメタな視点を持たないとダメかも＞＜
なんでかと言うと、LLMの実際の挙動自体がそういう構造によって組み立てられてるから＞＜

それらに関して自分で考える自信がある人がいたら、オレンジがつい最近思いついたおもしろい思考実験も解いてみて＞＜；
少なくともこれに無矛盾に答えられる(無料で使える)LLMは居なさそうな雰囲気＞＜

https://mstdn.nere9.help/@orange_in_space/116555015823037604

サプライザルを元に考える、中国語の部屋の誤解(実はサールは想定済みである(らしい))と、むしろその誤解を解くと論理破綻を起こして単なるチューリングテストにまで後退するって話はすごくおもしろい話であるし、ちゃんと論理で考えていくと導ける話であるので、考えるのおもしろいと思うよ＞＜

あと一応だけど、中国語の部屋は論理破綻している思考実験なので(世に出た時から指摘されてる)、それによってAIにせよ何にせよ、なにかを証明できるような性質はない＞＜
(むしろ論理破綻の指摘に使えちゃう)

これは、AI嫌いのみんなが大好きな(？)、中国語の部屋の思考実験(のほんのちょっと誤っている典型的な理解)から考えるとわかりやすいかも＞＜
中国語の部屋に、『一見、中国語のようだけど中国語としては崩壊しており辞書にない言葉』を投げ掛けたらどう応答する？＞＜

驚きというか、言葉の並びとしてのギャップみたいなの＞＜
布団がふっとんだ→驚かない
布団がエクスカリバー→「？？？？？＞＜；」
みたいな・・・＞＜(説明難しい)

つまり、LLMって、その仕組み上、驚けることがものすごく重要なので、そのLLMがメタに驚き表現が大袈裟になるのも、そりゃそうなりそうと考えることが出来る＞＜
なので、ただの流行りの言い回しと考えるのは考察不足かも＞＜
(もちろんオレンジの説が必ず正しいわけでもないけど＞＜(推論であって説明できるという話であって、現時点では十分に調査したわけではないので))

技術的に言えば、LLMって内部に驚きを評価する機構がメタに創発的にほとんど必ず形成される＞＜
なんでそうなるかというと、実用上から見れば、そうじゃないと未知語に対応するために必然であるのと、構造的理由からは、適切な語を選択する為に必然的構造であるから＞＜
(詳しく知りたい場合はサプライザルでググるか若しくはLLMにサプライザルって何って聞いて＞＜)

たぶんだけど、この表現が多いのだとすれば、、単位流行りの言い回しじゃなくて、LLMの構造上の特性からそうなるであろうと推測できるので、かなりおもしろい現象かも＞＜
(このオレンジの表現も、LLMっぽいかもたぶん＞＜)

そのデータを読みたい人向け＞＜
https://notestock.osa-p.net/@orange_in[email protected]/20260124/view#note_65b7054e0ef2c6ceb2a39c50e77160f0