AIにおける「学習」と「参照」の違い

SNSで「ChatGPTにジブリ風に画像を変換してもらう」という行為について「写真をAIに学習させている」と表現されることがあります。これは実際には技術的に「参照」であり、「学習」ではありません。

学習と参照の基本的な違い

学習（Learning）
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AIの内部パラメータ（ニューラルネットの重み）が更新され、新しい情報がモデル内に知識として取り込まれるプロセス。

事前に大量のデータを使って行われ、モデルの土台をつくる段階。

人間の例：経験を記憶として蓄積すること

参照（Reference）
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ユーザーが入力したプロンプト（指示や質問、画像など）を、その場限りで一時的に読み取る行為。

モデル内部に記憶されたり蓄積されたりしない。

人間の例：外部のメモを読み返すような行為

AIの処理の流れ

プロンプト

ユーザーからの入力情報

一時的な参照情報として扱われる

モデル内部に保存されない

学習済み知識

事前に取り込まれた情報

モデルのパラメータに組み込まれている

長期的に保持される

推論

プロンプトと学習済み知識を使った処理

応答を生成するプロセス

モデルパラメータは変更されない

AIと人間の記憶の違い

比較項目 AI (ChatGPT等) 人間
記憶の仕組み 外部に保存された会話履歴の高速参照 脳内のシナプス結合の重みが変化
情報の取り込み 推論時はパラメータが固定（変化しない） 日々の経験で知識を蓄積（常に更新）
記憶の保持 「記憶している」ように見えるが実際は参照 実際に情報を内部に保持している
忘却の機能 基本的に忘れない（忘却は難しい課題） 自然に忘れる（重要な機能の一つ）

具体例：ジブリ風画像変換の場合

画像変換の実際のプロセス：

未知の画風や文体の対応について

ケース 対応可能性 理由
「ジブリ風」変換 高い 学習データに含まれている一般的な画風
「村上春樹風」文体 中程度 学習データに含まれている可能性がある
「私の文体で」 低い 個人特有の細かな文体は再現困難
全く新しい画風 非常に低い 既存のスタイルと全く異なる場合は対応不可

AIの今後と課題

現在のAIは「推論」フェーズではパラメータが固定されており、ユーザー入力は参照されるだけで知識構造に組み込まれない。

AIエージェントなど新しい技術では一時的な記憶機能の重要性が高まっている。

理想的には「推論しながら同時にパラメータを更新できるAI」が望ましいが、「何を覚えて何を忘れるか」をコントロールするのは難しい課題。

忘却と学習のバランスをどう取るかが、今後AIが乗り越える壁になる可能性がある。