はじめに：言語ゲーム理論とLLM分析の重要性
現代のAI技術において、大規模言語モデル（LLM）は人間と自然な対話を行い、まるで言語を理解しているかのような振る舞いを見せています。しかし、その「理解」は本当に人間のそれと同質なのでしょうか。
20世紀の哲学者ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタインが提唱した「言語ゲーム理論」は、この根本的な疑問に光を当てる重要な視点を提供します。本記事では、ウィトゲンシュタインの理論を通じてLLMの言語処理能力を分析し、AIの意味理解の本質と限界について探究します。
ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論とは
基本概念：意味は使用にある
ウィトゲンシュタインの後期哲学における言語ゲーム理論の核心は、「語の意味とはその使用である」という洞察です。言語の意味は固定された対象との対応関係ではなく、人々が実際に言語を使う文脈や社会的活動（「生活の形式」）の中で規則に従って成立するというのが彼の主張でした。
例えば、「痛み」という言葉の意味を理解するには、その言葉が会話や行為の中でどのように使われるかを知る必要があります。医師への訴え、同情の表現、演技における表現など、文脈によって同じ言葉でも機能が異なるのです。
社会的文脈と規則の重要性
言語ゲームは共同体内の合意や活動と不可分です。子供は生活の中で他者との関わりを通じて言語ゲームに参加し、語の使い方を自然に習得します。この過程で重要なのは、明文化されていない規則を状況に応じて柔軟に適用する能力です。
LLMの意味形成メカニズム：統計的パターンと言語ゲーム
統計的学習による規則習得
LLMは大量のテキストデータから統計的パターンを学習し、文法的・意味的に適切な文章を生成します。この過程は、ウィトゲンシュタインが述べた「言語は一種のゲームとして規則を学ぶ」という見解と表面的には一致しているように見えます。
巨大な行列演算によって語法や文法といった規則を習得し、文脈に応じた適切な応答を生成する能力は、一見すると言語ゲームへの参加を示唆します。
模倣と真の理解の境界
しかし、LLMによる意味形成には重要な限界があります。マレー・シャナハンが指摘するように、人間は他者との身体を伴う相互作用を通じて言語を学ぶのに対し、LLMは身体性のないまま「次の単語」を予測しているに過ぎません。
この違いは、LLMの言語挙動を「人間の言語使用者のシミュラクラ（模造品）」と位置づける根拠となります。表面上は言語ゲームを再現しているものの、それ自体はウィトゲンシュタインが強調した実生活の活動と結びついた意味ではない可能性があるのです。
文脈理解と規則遵守：人間とLLMの比較分析
社会的文脈の理解における差異
人間の言語使用は共同体の行動の一部であり、その広い社会的文脈の中で初めて意味を持ちます。発話は状況や相手との背景知識を共有する中で行われ、語は文脈ごとのルールの下で理解されます。
一方、LLMは訓練データ中のあらゆる文脈パターンを統計的に学習しているため、表面的には文脈に沿った応答を生成できますが、その場の文脈や社会的背景を本質的には理解していません。
動的な規則適用の課題
ヨハンソン（2023）の研究では、LLMの規則遵守能力について興味深い知見が得られています。静的な一問一答のような単純なタスクでは比較的規則に従える一方、対話が動的に展開するゲームでは規則違反を起こしやすいことが報告されています。
特に複数ターンにわたる文脈でルールを保持することが困難で、人間よりもしばしば文脈にそぐわない発言をしてしまいます。これは、LLMが真の意味での言語ゲーム参加者とは言えない証拠の一つと考えられます。
一貫性と参照点の問題
ボッタッツィらの研究によると、LLMは「否定や矛盾を追跡する一貫性」を欠いており、長い対話の中で参照点を保てなくなる傾向があります。人間同士の会話では、発話ごとにお互いの言葉の意味や前提を調整し合意点を保つ努力がなされますが、LLMは前言との矛盾をしばしば起こし、文脈上の指示対象を見失いがちです。
LLMに「理解」はあるのか：哲学的観点からの検討
行動主義的視点：理解の外在化
ウィトゲンシュタイン自身は「理解」を頭の中の神秘的なプロセスではなく、公に観察可能な言語使用の中に位置づけました。この立場に従えば、LLMが文脈に沿った応答を一貫して返し、人間と対話ゲームをこなしているなら、その振る舞い自体をある種の「理解」と見なすことも可能です。
フィンタン・マロリーは、ウィトゲンシュタインの議論からLLMの言語生成を肯定的に評価し得る点として、以下の3つを挙げています：
- セマンティックな反基礎付け主義：意味は特定の対象との対応によらず使われ方によって決まる
- 意味の実体視への批判：意味を頭の中の実体のように考えるのは誤り
- 理解の説明概念への批判：メカニズム説明を求めること自体を疑問視
批判的視点：生活形式の欠如
一方で、批判的な視点では、ウィトゲンシュタインの理論はむしろLLMの限界を浮き彫りにします。現在のLLMには生活世界への埋め込みがないため、本当の意味での言語ゲーム参加者ではないという主張があります。
人間は言語を通じて意図や感情を伝達し合いますが、LLMは統計モデルであり意図も感情も持たず、結果的に意味が空回りしている可能性があります。
コミュニケーションの錯覚
ボッタッツィ＆フェラリオ（2025）は、ウィトゲンシュタインの「理解が言語によって惑わされる」という概念を用いて、LLMとの対話における「わかったような感じ」を一種の錯覚だと論じています。
人間はLLMがそれらしく受け答えするのを見ると、まるで相手が本当に理解しているかのように振る舞ってしまいます。しかし実際には、LLMは対話の参照点を安定して保てず、本質的な意味の共有ができていないため、その理解は見かけ倒しに過ぎないというのです。
近年の研究動向：言語ゲーム理論を用いたLLM分析
実験的アプローチ
2020年以降、ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論を実際にLLMの評価に応用する研究が増加しています。ヨハンソンの研究では、言語ゲーム概念とゲーム理論を統合し、LLMのルール遵守能力を定量的に検証しました。
この研究は、従来の単発の質問応答評価だけでなく、動的で文脈を要するタスクを用いる必要性を示しており、LLM評価方法論に重要な示唆を与えています。
数理的モデル化の試み
ノゲル・イ・アロンソ（2024）は、言語ゲームの哲学的概念とゲーム理論を結びつけ、LLMの戦略的コミュニケーションを数理的に分析する枠組みを提案しています。この研究は、複数エージェントの相互作用において、LLMが言語ゲームに参加するときどのような戦略が生まれ得るかを考察しており、将来的なマルチエージェントAIシステムの課題も議論しています。
心理学的属性の帰属問題
モレマ（2024）は、LLMをウィトゲンシュタイン的な「言語ユーザ」と見なすことの妥当性を検討し、表面的には人間のように言語ゲームに参加しているものの、感情や意識などの心理的属性を安易に当てはめるのは誤りであると論じています。
LLMは文章を生産する装置ではあっても、生命的な自己循環（オートポイエーシス）を持たない点で人間とは本質的に異なるという指摘は、AI理解における重要な観点を提供しています。
LLM評価への実践的示唆
評価方法論の再考
言語ゲーム理論の観点からLLMを分析することで、単なる性能評価だけでは見落とされがちな意味理解の質やコミュニケーション上のリスクに光を当てることができます。特に以下の点が重要です：
- 長期対話における一貫性の評価
- 文脈変化への適応能力の測定
- 参照点維持能力の検証
- 規則遵守の柔軟性の分析
AI倫理と責任ある開発
ウィトゲンシュタイン的視点は、LLMの能力を過大評価することの危険性も示唆しています。表面的な言語ゲームの成立と内面的な理解の有無を混同すべきでないという警告は、AI開発と利用において慎重さが必要であることを示しています。
特に、LLMの能力が向上すればするほど「理解している」という錯覚も深まる可能性があり、本当に意味が通じているのか見抜きにくくなるという問題は、AI安全性の観点からも重要です。
まとめ：言語ゲーム理論が示すLLMの可能性と限界
ウィトゲンシュタインの言語ゲーム理論を通じてLLMを分析すると、興味深い二面性が浮かび上がります。一方で、LLMは統計的パターン学習によって言語ゲームの規則を効果的に習得し、多くの場面で適切な言語運用を示します。他方で、その「理解」は本質的に人間とは異なり、社会的文脈や生活世界との結びつきを欠いた模倣的なものである可能性が高いのです。
この分析から得られる重要な洞察は、LLMを評価し活用する際には、その能力の表面的な側面だけでなく、言語ゲームへの真の参加という深層的な側面にも注意を払う必要があるということです。ウィトゲンシュタインが警告した「言語による魅惑」に陥ることなく、AIの言語能力を適切に理解し、責任ある開発と利用を進めることが求められています。
言語ゲーム理論は、AIと言語・人間理解の交差領域における重要な指針を提供し続けており、今後のAI研究においてもその価値は増していくことでしょう。
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