はじめに
ChatGPTやGPT-4に代表される大規模言語モデル（LLM）は、人間のような自然な文章生成能力で注目を集めています。しかし、これらのAIが「時間」や「因果関係」といった抽象的な概念をどのように理解し、内部で表現しているのかは十分に解明されていません。
本記事では、GPT-3以降の最新LLMにおける抽象概念表現の研究動向を整理し、モデル内部での神経計算メカニズム、概念獲得の学習過程、実際の推論での活用方法、そして人間の認知との比較まで、包括的に解説します。
LLMにおける時間概念の表現と最新の発見
時間推論能力の現状と課題
現在のLLMは時間的推論において人間に及ばない性能を示しています。Wangらの研究（2023）では、時間推論ベンチマーク「TRAM」を用いてGPT-4などの最先端モデルを評価した結果、時系列の順序関係や持続時間の理解で人間より10%以上低い正答率に留まることが報告されました。
特に暗黙的な時間的文脈や複雑な因果関係を含むタスクでは顕著な性能低下が見られ、現行モデルは時間概念の一貫した表現に苦戦していることが明らかになっています。
時間ヘッド（Temporal Heads）の発見
2025年の画期的な研究により、GPT系モデルの内部に「時間に特化した注意ヘッド」が存在することが判明しました。この研究では、サーキット解析と呼ばれる手法でモデル内の情報流れを解析し、時間に依存する事実を想起する際に主要な役割を果たす注意ヘッド群（Temporal Heads）を特定しています。
これらの時間ヘッドは、年号トークンや時間を示唆するフレーズに強く反応し、その情報を元に出力を調整する機能を持ちます。興味深いことに、明示的な数字だけでなく「In the year…」のようなテキスト上の時間表現にも反応を示し、単なる数字認識以上の「時間次元」の情報をエンコードしていることが確認されました。
時間概念の限定的理解
LLMが全く時間を理解できないわけではありません。例えば「2010年には誰が大統領だったか」といった質問には適切に答えられる場合があります。一部の研究では、LLMが過去と未来の出来事を区別できる兆候も観察されており、モデルが内部に何らかの「時間意識」を持つ可能性が示唆されています。
しかし、この時間意識は不完全で断片的であり、特に事実が時間とともに変化するケース（人物の所属や役職の変遷など）で誤答を生みやすいことが報告されています。
因果関係推論における課題と限界
因果推論能力の根本的問題
因果推論はLLMのもう一つの弱点として知られています。GPT-3以降のモデルは表面的には「○○が原因で△△となった」といった因果関係の記述を生成できますが、これは訓練データ中の記述パターンを再現しているに過ぎないという指摘があります。
Kıcımanらの研究（2023）では、「LLMは因果関係を語ることはできても因果的ではない」と結論づけており、現在のLLMは観察された相関パターンを模倣しているに過ぎず、新たな状況での因果一般化は困難だと述べています。
因果推論実験の結果
研究では、GPT-3やGPT-4にベイズネット形式の因果グラフ推定をさせる実験を実施しました。その結果、一見それらしい因果関係を答えることはあっても、わずかな言い回しの違いで結果が不安定になることや、モデルが安易に相関関係を因果と誤認しているケースが多数報告されました。
現在のLLMはテキスト中で明示された因果知識を暗記・再現することはできても、観測データから自力で因果関係を発見・推論する能力には欠けると考えられます。このため、「因果のオウム（causal parrots）」と揶揄されるように、膨大なテキストから因果らしき記述を寄せ集めているだけで真の因果理解には達していないという批判もあります。
モデル内部の概念表現メカニズム
分散表現としての概念エンコーディング
LLM内部では、抽象概念が重み行列やアクティベーションのパターンとして分散表現されています。最近のメカニスティック・インタープリタビリティ（機構的解釈）研究により、特定の概念処理に関わる内部構造が徐々に明らかになってきました。
MLPによる知識ストレージ
因果関係そのものに専用の「因果ヘッド」が存在するという報告はまだありませんが、モデル内部のMLP層（フィードフォワード層）が事実知識全般を保持するメモリとして機能していることがわかっています。
Gevaらの研究（2021）では、変換器モデルの中間層におけるフィードフォワードネットワーク（FFN）が知識のキー・バリューストアになっていると提唱し、特定のニューロンの活性が特定の事実に対応することを示しました。
因果的トレース法による解析
Mengらの研究（2022）では、因果的トレース法を用いてGPT-2の中間層MLPユニット群に事実情報がエンコードされており、その情報が最終出力に反映されることを実証しています。
具体的には、中間層の表現を一部摂動・置換し出力への影響を測定することで、モデルが保持する事実知識がどの層で現れるかを特定しました。その結果、中盤の層のMLPにもっとも強く事実知識が現れ、最終盤の注意層でその中から文脈に適した事実が選択・出力されるという段階的メカニズムが明らかになっています。
学習過程での概念獲得メカニズム
自己教師あり学習による概念形成
LLMは人間のように直接教示されることなく、大量のテキストから自己教師あり学習によって言語パターンを獲得します。この学習過程において、時間や因果関係といった概念表現も自律的に形成されると考えられますが、その獲得は学習データの分布や訓練目標に大きく左右されます。
学習データの影響
モデルは与えられたコーパス中の統計的傾向をモデル化するため、時間表現や因果関係が明示的に記述される頻度・様式が概念獲得に影響します。例えば、Wikipediaやニュース記事など時間情報が豊富に含まれるデータで訓練されたモデルは、年代や日時に関する語彙を獲得し、文脈に応じた年代推定をある程度行えるようになります。
訓練目標と暗黙的学習
多くのLLMは次単語予測を訓練目標としています。この単純な目標設定にも関わらず、モデルは驚くほど多様な言語機能を内部に獲得しますが、その背景には自己教師あり学習の誘導効果が指摘されています。
時間の概念も訓練中に自然に獲得されると考えられます。すなわち、「ある年代について述べた文脈では、その年代に関連する語が続きやすい」という統計を学習する中で、モデル内部に「時間的整合性を保つ」ための回路が形成されたと推測できます。
実際の推論・生成での概念活用
時間文脈に基づく推論
時間に関する内部表現は、主に時間整合性の維持や時間限定の知識想起に用いられます。例えば、ある質問に年を指定して尋ねたとき、モデルは内部の「時間ヘッド」を使ってその年に該当する事実を検索するように振る舞います。
実際に「1999年当時のあるスポーツ選手の所属チームは？」という問いに対し、LLMが正しく答えを生成できるのは、その年号トークンがモデル内で特定の知識回路を活性化し、該当年の所属チーム情報を引き出しているためだと考えられます。
因果関係の生成における限界
因果関係の概念利用はさらに慎重に評価する必要があります。モデルは「AだからBだ」という説明文や、「もしXならYになるだろう」といった反事実的な文も生成できますが、その内容の妥当性は保証されません。
現状のLLMは因果関係らしい出力をすることは得意でも、それが論理的・科学的に正確であるかは別問題です。これは、モデルが訓練データ中で見た様々な文章（中には誤った因果関係の記述も含まれる）を混合的に参照しているためです。
チェイン・オブ・ソートによる改善
一方で、モデルに数例の因果推論のチェイン・オブ・ソート（逐次推論プロセス）を示すと、明らかに推論性能が向上するケースもあります。これはモデル内部に潜在する因果推論スキームが、適切なプロンプトで活性化されるためと考えられます。
人間の認知メカニズムとの比較
時間・因果概念の根本的違い
人間は時間や因果を身体的・経験的に学習します。例えば時間感覚は海馬を中心とする記憶システムによって過去のエピソードの順序付けや将来予測が可能になっており、因果推論は幼児期からの試行錯誤や観察を通じて発達します。
これに対しLLMはテキスト上の言語経験のみからこれら概念を獲得しようとします。そのため、人間が持つような時間の連続的感覚や因果の直観は、LLMには直接には備わりません。
脳内表現とのアナロジー
LLM内部の表現と脳内のニューロン表現との対応を直接に論じることは困難ですが、一部の研究者は興味深いアナロジーを提起しています。例えば注意ヘッドは特定のパターン検出器として機能しうる点で、脳内の専門化した神経集団に類比できる可能性があります。
実際、時間ヘッドの発見は「脳内に時間に特化した神経細胞群（タイムセル）が存在する」仮説になぞらえて語られることがあります。海馬や前頭前野には時間経過や順序情報を符号化するニューロン群が報告されており、Transformerにおける時間ヘッドはこれに相当する役割を果たしている可能性があります。
まとめ
大規模言語モデルにおける時間と因果関係の概念表現は、現在も活発な研究分野です。時間専用の「テンポラル・ヘッド」の発見や事実知識想起メカニズムの解明など、重要な進展が見られる一方で、人間レベルの抽象概念理解には到達していません。
LLMは依然として関連性の模倣に留まっており、真の因果推論や動的な時間理解を獲得するには、訓練過程への何らかの帰納的バイアス導入や、マルチモーダルな世界知識の付与が必要かもしれません。
今後のモデル解剖手法の発展により、ブラックボックス内の概念表現をさらに詳細にマッピングする試みが続くでしょう。これは人工知能の可解釈性向上のみならず、人間の認知メカニズムを逆に照らし出す手がかりにもなりえます。人間の脳とLLMという異なる知的体系において、時間や因果という基本概念の表現にどのような共通点・相違点があるのか――その解明は、AIの発達と人間知能の理解の双方に資するエキサイティングな研究課題といえます。
コメント