Task-free intelligence testing of LLMs

## 要約

最近、言語モデル（LLM）の評価方法に関する新たな実験が行われました。従来のタスクベースのテストでは、モデルが与えられた問題をどれだけ正しく解けるかを評価していましたが、今回の研究は「何をするか」を観察することに焦点を当てています。具体的には、モデルに対して「タップ」という言葉を異なるパターンで送信し、その反応を記録しました。

この研究の重要性は、従来の評価方法では捉えきれない知性の本質に迫る可能性がある点です。モデルが単にタスクをこなすだけでなく、刺激に対する反応や自己認識のような知的特性を示すかどうかを観察することが目的です。

実験の結果、モデルは主に3つの反応を示しました。一つは遊び心を持って対話するもの、もう一つは真剣にユーザーの意図を尋ねるもの、最後に、インタラクションの性質を推測しようとするものです。特に、OpenAIのGPT 5.2モデルは他のモデルに比べ、遊び心や推測をあまり見せず、機械的に反応しました。この実験は、LLMの知性を評価する新たな視点を提供しています。

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## 編集部コメント

AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。

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**元記事**: [https://www.marble.onl/posts/tapping/index.html](https://www.marble.onl/posts/tapping/index.html)

**公開日**: Thu, 08 Jan 2026 19:51:47 +0000

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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*