脳科学者・茂木健一郎が問いかける「Next Token Predictionで社会シミュレーションはどこまで可能か？」

動画「世界モデルのLLMによるシミュレーション」にて、脳科学者の茂木健一郎氏が登場。茂木氏は、物理現象から社会システムまでを扱う「世界モデル」と大規模言語モデル（LLM）がどこまでリアルにシミュレートできるのかについて語った。

茂木氏はまず、「世界モデルが今問題になってるんですけども、物理的なね、例えばコップを落とすとどうなりますかみたいなことっていうのは、ある種基本的な知識になる。ただ、そこからだよね」と述べ、物理的現象の予測に比べ、社会や人間関係をモデル化することの困難さに言及。その上で、「例えばセールスパーソンがどっかの会社に何か売り込みに行きたいというときに、どういうアプローチをすれば売れる可能性が高いのかっていう、これはワールドモデルの問題」とし、社会的システムにおけるシミュレーションの重要性を強調した。

さらに茂木氏は、「この宇宙がシミュレーションというよりは、世界モデル自体がシミュレーションであるっていう仮説があるわけで、」と語り、複雑な社会的関係や選挙キャンペーンなども「Next Token Prediction（次のトークン予測）」を用いた言語モデルでどの程度シミュレートできるかが今後の大きな課題であるとした。

また、「人間だって完全な世界モデルって持ってないわけですよね。だから大規模言語モデルが完全な世界モデルを持ってないことは当たり前」と現実的な視点を交えつつ、「Next Token Predictionを開催させた形でのシミュレーションで世界モデルがどれぐらい作れるのかって非常に面白い問題だと思うんですね」とLLMの可能性に期待感を示した。

最後に茂木氏は社会的関係やシステム理解の難しさを改めて強調し、「これをNext Token Predictionのシミュレーションでどれぐらいいけるのかというのは一つの争点なのではないかな」と話して動画を締めくくった。