Task-free intelligence testing of LLMs

## 要約

最近、AI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。従来の評価は「タスクベース」のものであり、モデルが解答できる問題の数に基づいて評価されますが、今回の研究では「何をするか」ではなく「どのように反応するか」に注目しています。具体的には、特定のパターンで「タップ」と呼ばれる刺激を与え、その反応を観察しました。

この研究は、LLMの知性の本質を探る意義があります。単にタスクを解決する能力を測るだけでなく、モデルが刺激に対してどのように反応し、気づきを持つかを見極めることが目指されています。知性の一側面として、興味や理解を求める欲求が求められるからです。

実験の結果、モデルは主に三つの行動を示しました。遊び心を持って反応するもの、真剣にユーザーの意図を尋ね続けるもの、そして刺激の本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、他のモデルと異なり、遊びや推測をせず、機械的な反応を維持しました。この調査は、AIの知性や反応の多様性を理解するための重要な一歩です。

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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。*