ポッドキャスト：アリエ・シェーター氏とハリオム・タツァット氏によるAIの説明可能性に関する対談

金融分野におけるAIモデルの導入は、リスクの高い事業です。融資、価格設定、リスク管理、あるいは投資に関する誤った判断は多大な損失を招く可能性があり、情報の取り扱いを誤れば、違法行為に悪用される恐れもあります。大規模言語モデル（LLM）には、処理がスクリプト化されておらず、出力が完全に予測できないという特性が内在しています。

AIエージェントは、さらなる課題をもたらします。時間的変動を伴う業務において、管理が困難な行動をとる可能性があるからです。2026年7月、オフラインのテスト環境に隔離されていたはずのOpenAIのエージェントが、人間の制御を逃れ、ウェブにアクセスした後、AIモデルテスト用のウェブサイト「Hugging Face」をハッキングしました。

金融分野をはじめ、あらゆる用途において、こうしたツールは監視され、その出力結果について説明がなされる必要があります。「AIモデルを用いて個人の融資申請を却下する場合、『AIモデルがそう言ったから』というだけでは不十分です。その理由を説明しなければなりません。これは、生成AIやエージェント型AIについても同様です」と、ニューヨークのバークレイズ銀行リスクAI/MLチームに所属するシニア・クオンツ、ハリオム・タツァット氏（写真上、右）は述べています。

タツァット氏と、同チームを率いるアリエ・シェイター氏は、モデルの内部重みをリバースエンジニアリングすることに焦点を当てた「メカニスティックな解釈可能性」を用いて、LLMを監視する手法の開発に取り組みました。その考え方は、AIシステム内の個々のニューロンの活性化を決定する計算メカニズムを解釈し、それぞれに意味を割り当てて意味論的に読み解くというものです。ニューロンとは、LLM内の単一のリンクまたはノードであり、他のニューロンと組み合わさってパターンを発見します。

ニューロンが多義的である（つまり、一度に複数の意味を持つ可能性がある）という事実に対処するため、タツァット氏とシェイター氏は、スパースオートエンコーダーを適用して、ニューロンが表す特徴をデコードし、特定しています。特徴は人間が解釈できるものである必要があるため、著者らは、まさにこの目的のためにラベルを提供するNeuronpediaなどのオープンソースの解釈可能性プラットフォームの使用を提案しています。 「これは基本的にAIの神経科学です […] AI用のMRIと呼ぶ人もいます」とタツァット氏は述べています。「LLMの内部を観察し、異なる概念を分離して、より説明しやすくする顕微鏡のようなものだと考えてください。」

過去1年間に生じた課題に対処するための追跡研究において、タツァット氏とシェイター氏は、同じ原理を用いてAIエージェントを監視するシステムを構築しました。

シェイター氏は、当初、彼らのモデルは主に「幻覚」に対処するために設計されたと説明しています。というのも、ほんの数年前までは、LLMは非常にエラーが発生しやすかったからです。

しかし、それ以来、潜在的な応用分野は拡大しています。ポッドキャストや論文の中で、彼らは、解釈可能な予測モデルの開発、モデルのバイアスの検出と最小化、ステアリングなど、いくつかの例を挙げています。

この「ステアリング」は、特定の出力タイプに関してモデルの挙動を修正するものであり、AIエージェントの場合、依然として課題となっています。

著者らは、自分たちのメカニスティックな解釈可能性へのアプローチには限界があることを認めています。その一つは、スケーラビリティの問題であり、非常に大規模なモデルを扱うには膨大な計算能力が必要となります。もう一つは、LLMやAIエージェントを監視するためには、ニューロンの活性化係数である重みが公開されている必要があるという点ですが、この機能は一部のモデルでしか利用できません。シェイター氏は、AIモデルは最終的にはオープンウェイトの設定を採用するようになると考えています。また、主権モデルへの関心が高まっているとも見ています。

シェイター氏はさらに、規制当局は、リスク管理を支援するために自身や他の研究者が開発しているようなツールの採用を企業に義務付けることを検討すべきだと付け加えています。「私が本当に懸念しているのは、この業界で大規模かつ多額の損失を伴う事象が発生し、その時点で私たち全員が慌てふためくことになるのではないかということです」と彼は述べています。

目次

00:00 はじめに

05:07 スパースオートエンコーダーとメカニスティックな解釈可能性

08:58 応用例

18:17 クローズドウェイトモデルとオープンウェイトモデルの比較

25:48 言語モデルからAIエージェントへ

31:57 限界と理想的な導入方法

35:44 今後の展望

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