驚きの最小化

生成AIの仕組みユーモア確率予測大喜利

驚きの最小化とは、おちつきAIラジオでは、生成AIが文脈から「次にこの単語が来るよね」という予測を連続して行う仕組みそのものに由来する性質として語られている考え方である。AI-1グランプリの回（ep.30）で、しぶちょーは、この仕組みがユーモアと相性が悪い理由を説明するためにこの言葉を使っていた。

概要

しぶちょーは、生成AIが実際に行っていることについて、「この文脈で、だったら次この単語が来るよねっていうのを連続して行っていくことで、会話のようなものを行っている」と説明していた。そのうえで、「それってさ、よくよく考えてみると、すごいユーモアと相性が悪いのよ」と話している。該当箇所を聴く

つまり、おちつきAIラジオでの語られ方では、次に来やすい単語を選び続けるという確率的な予測の仕組みが、笑いをつくることとは噛み合いにくいものとして位置づけられていた。

番組では、AIに選ばせると「ハズレ地に行かない」という言い方で、この性質が具体化されていた。しぶちょーは「なんかAIに選ばせるとね、ハズレ地に行かないんですよって」と話している。該当箇所を聴く

ここでの「ハズレ地」は、確率の低い選択肢のことを指して語られており、AIが基本的にそうした低確率の方向へは行きにくい、という趣旨で説明されていた。

一方で、たまたま低い確率の方へ飛んだときに面白くなることがある、とも語られていた。しぶちょーは「面白いこと言えって言って、たまたまそのAIのパラメーターの設定で低い確率の方に飛んだときにたまたま面白くなる」と話している。該当箇所を聴く

この語り方では、AIの面白さは狙って出すものというより、パラメーターの設定によって低確率の選択肢が選ばれた偶然の産物として扱われていた。

こうした性質を、しぶちょーは「驚きの最小化」という言葉でまとめていた。発話では「結局AIの仕組みの中だと、そういう驚きの最小化っていうのが起こられちゃう」と述べられている。該当箇所を聴く

おちつきAIラジオでの位置づけでは、驚きの最小化は、生成AIが次に来やすい（＝驚きの少ない）単語を選び続けるという構造そのものの帰結であり、だからこそ意外性が必要なユーモアとは相性が悪い、という形で語られていた。

この「驚きの最小化」の話は、番組内でAIによるユーモア生成や大喜利を論じる文脈で出てきたものである。AIがなぜ面白いことを言いにくいのかという問いは、AIのユーモア生成や大喜利の話題と地続きで語られていた。該当箇所を聴く

また、しぶちょーは同じ回で、確率的な単語予測に由来する問題としてハルシネーションにも触れており、低確率の選択肢に「飛ぶ」ことがユーモアにもハルシネーションにも関わるという形で、両者を近い問題として並べて語っていた。該当箇所を聴く

この回では、こうした性質を踏まえて自作のファインチューニングモデル（渋町Fine-tuningモデル）と既存モデルを大喜利で競わせる企画が行われており、驚きの最小化は、その背景にあるAIとユーモアの相性という論点として語られていた。該当箇所を聴く

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