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。