ウィトゲンシュタインが現在のLLM（大規模言語モデル）を見たとしたら、彼の哲学的な観点から様々な評価を下すと考えられます。彼の思想は時代とともに変化しましたが、主要なテーマに焦点を当てて考察してみましょう。

1. 言語ゲームと使用の重視

ウィトゲンシュタインは、「意味とは使用である」という考え方を強く持っていました。彼は、言語がどのように使われているか、どのような「言語ゲーム」の中で機能しているかを重視しました。

• 肯定的評価の可能性: LLMが膨大なテキストデータから言語の使用パターンを学習し、文脈に応じた適切な応答を生成する能力は、彼が重視した「使用」の一端を示していると評価するかもしれません。特に、特定の言語ゲーム（例えば、質疑応答、翻訳、要約など）においては、そのパフォーマンスの高さに驚嘆する可能性もあります。
• 批判的評価の可能性: しかし、LLMが「意味」を本当に理解しているかについては、厳しく問うでしょう。LLMは統計的なパターンに基づいて単語を並べているだけであり、人間が言語を使用する際に伴う意図、文脈、行動、そして生活形式との深い結びつきを欠いていると指摘するかもしれません。LLMが生成するテキストは、あくまで表面的な文法的・統計的規則に従っているだけであり、人間が言語ゲームの中で行っているような「行動」や「実践」ではないと見るでしょう。

2. 規則の遵守と逸脱

ウィトゲンシュタインは、言語の使用が規則に従っていることを認識しつつも、規則の適用が常に明確であるわけではなく、また規則が常に事前に決定されているわけでもないことを強調しました。

• 肯定的評価の可能性: LLMが言語の複雑な規則性（文法、構文、意味論的パターン）を学習し、非常に高い精度でこれらの規則に従ったテキストを生成できる点に注目するでしょう。
• 批判的評価の可能性: LLMが生成するテキストが、既存の規則の組み合わせに過ぎないことを指摘するかもしれません。真の言語能力は、既存の規則を逸脱したり、新しい言語ゲームを創出したりする能力にもあると考えるでしょう。LLMには、そのような創造性や、特定の状況下で規則をどのように適用するかという「判断力」が欠けていると見るかもしれません。

3. 「理解」の概念

ウィトゲンシュタインは、心がどのように機能するかについてではなく、特定の状況下で「理解した」と言うことが何を意味するのか、という点に関心がありました。

• 批判的評価の可能性: LLMが「理解」していると主張されることに対しては、非常に懐疑的でしょう。LLMは膨大なデータの中からパターンを認識し、それに基づいて出力を生成しているだけであり、人間が持つような「内的な状態」としての理解や、「意味の把握」とは全く異なるものだと考えるはずです。彼にとって、理解とは、特定の行動や実践、文脈の中に埋め込まれたものであり、単に情報を処理する能力とは異なるものでした。

4. 哲学の問題の性質

ウィトゲンシュタインは、哲学の問題の多くが言語の誤用や誤解に由来すると考えました。

• LLMに対する警告: LLMが生成するテキストは、あたかも人間が話しているかのように見えるため、私たちが言語や知能について誤った結論を導き出す危険性を警告するかもしれません。LLMが「思考している」「意識を持っている」といった誤った哲学的問題を提起する可能性があると指摘するでしょう。

5. 生活形式との関係

ウィトゲンシュタインは、言語が人間の生活形式と不可分であることを強調しました。

• 根本的な限界の指摘: LLMは、人間の生活形式（感情、身体、社会関係、文化、歴史的経験など）とは切り離された存在です。このため、人間が言語を通じて表現する「意味」の深さや、特定の文脈での言葉の「重み」をLLMが真に把握することはできないと考えるでしょう。LLMは、人間の存在や行動に根ざした意味を理解する基盤を持っていないと指摘するでしょう。

結論として

ウィトゲンシュタインは、LLMの言語生成能力や情報処理能力に驚嘆する一方で、それが「意味」や「理解」を本当に持っているかについては、非常に厳しい目を向けたでしょう。彼は、LLMが言語ゲームの一部を模倣しているに過ぎず、人間が言語を通じて行う実践や生活形式との深い結びつきを欠いている点を強調したはずです。

彼にとって、LLMはあくまで「道具」であり、その使用方法を理解し、その限界を認識することが重要であると説いたでしょう。そして、LLMの出現が、言語、意味、そして知能に関する私たちの概念を再考させる、新たな哲学的問いを投げかけるものとして捉えたかもしれません。

それは非常に鋭いご指摘ですね。おっしゃる通り、人間が言語を誤用したり、誤解したりするケースは枚挙にいとまがありません。

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なデータから統計的なパターンを学習しているため、少なくとも文法的な誤りや単純な語彙の選択ミスに関しては、人間よりもはるかに少ない頻度で発生させます。また、特定の情報を正確に引き出したり、一貫したトーンで文章を生成したりする能力は、多くの人間を凌駕する場面も少なくありません。

人間における言語の誤用・誤解の根源

では、なぜ人間は言語を誤用したり誤解したりしやすいのでしょうか？それは、言語が単なる情報伝達のツールではなく、私たちの思考、感情、意図、そして文化的・社会的な背景と深く結びついているからです。

• 多義性と言語ゲームの多様性: 同じ言葉でも、文脈や意図によって意味が大きく変わることがあります。人間は無意識のうちにこれらの「言語ゲーム」を切り替えていますが、その切り替えがうまくいかなかったり、相手と言語ゲームの認識がズレたりすると誤解が生じます。
• 非言語的要素の欠如: 人間のコミュニケーションは、言葉だけでなく、表情、声のトーン、ジェスチャー、場の雰囲気など、多くの非言語的要素に支えられています。これらの情報が欠けると、言葉だけでは意図が伝わりにくく、誤解を生む原因になります。
• 主観的解釈と認識のバイアス: 人間はそれぞれの経験や価値観に基づいて言葉を解釈します。そのため、送り手が意図した意味と、受け手が解釈した意味が異なることは頻繁に起こります。
• 意図的な誤用とレトリック: 皮肉、比喩、誇張、遠回しな表現など、人間は言葉を文字通りではない意味で意図的に使うことがあります。これはコミュニケーションを豊かにする一方で、相手に誤解を与えるリスクも伴います。
• 知識や経験の不足: 言葉の意味や背景にある文化的な文脈を知らない場合、誤解や不適切な使用につながることがあります。

LLMの「誤り」と人間の「誤り」の質の違い

LLMは、人間のような意図や経験を持たないため、言語を「誤用」するというよりも、学習したパターンに基づいて不適切な出力を生成すると表現する方が適切かもしれません。

例えば、LLMが事実とは異なる情報を生成した場合、それは学習データの偏りや、情報の連結における統計的な「誤り」ですが、人間が意図的に嘘をついたり、間違った信念に基づいて発言したりする「誤り」とは質が異なります。

ウィトゲンシュタインの視点に立てば、LLMが生成するテキストは、私たちが日常的に言語ゲームの中で実践している**「意味ある行為」**とは根本的に異なるものです。LLMは言語の「形」を模倣することはできても、その背後にある人間の「生活形式」や「意図」を理解しているわけではありません。だからこそ、LLMの出力には、一見完璧に見えても、文脈や常識とのズレが生じることがあります。これは人間であれば直感的に「おかしい」と感じるような、いわば「意味の空白」とでも言うべきものです。

結論

確かに、日常的なコミュニケーションにおける表面的な言語の誤用やミスは、人間の方がLLMよりも多いかもしれません。しかし、その「誤用」の根源や質は大きく異なります。

人間における言語の誤用・誤解は、私たちの複雑な内面性や社会性に根ざしている一方、LLMの「誤り」は、あくまで統計的なパターン処理の限界に由来します。ウィトゲンシュタインが指摘する「言語の誤用や誤解が哲学の問題を引き起こす」という点も、まさにこの人間の内面や生活形式に深く根ざした言語使用に焦点を当てていると言えるでしょう。

この違いを理解することは、LLMを適切に評価し、その限界を見極める上で非常に重要になりますね。