タイトル：言語モデルが「見て」「聞く」力を内在的に獲得？テキストだけの学習で視覚・聴覚能力を模倣する最新研究
近年、ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）は、文章を理解・生成するだけでなく、画像や音声といった非テキスト情報も扱えるようになってきています。こうした多モーダル対応のAI技術はこれまで、専用の視覚モデルや音声モデルを組み合わせることで実現されていました。しかし、2024年5月に発表された最新の研究（”Large Language Models Implicitly Learn to See and Hear Just By Reading”）では、なんと「テキストのみ」で訓練された純粋な言語モデルが、実は“見る”力も“聞く”力も内在的に持っていることが示され、AI研究に衝撃を与えています。
■ 研究の概要：読めば見る、聞けるようになるLLM
この研究では、自己回帰型の大規模言語モデル（Auto-regressive LLM）をテキストデータしか使わずに訓練したにも関わらず、画像や音声といった全く別のモダリティ（表現形式）に対しても一定の理解や分類能力を有していることが明らかになりました。
従来のマルチモーダルモデルでは、テキストLLMに対し画像や音声の特徴（いわゆるエンベディング）を入力し、それに基づいてテキストを出力する設計が一般的でした。しかし、本研究では、画像のパッチ（小さな部分画像）や音声の波形、さらにはこれらをトークン形式に変換したものを直接LLMに入力し、分類結果（例えば「これは犬の画像」「これはジャズの音楽」といったカテゴリー）を出力させる手法が提案されています。
つまり、このLLMは、見たことも聞いたこともないはずなのに、読むだけでそれらを「感じ取る力」を獲得していたのです。これはまるで本を読むことで視覚や聴覚の感覚を擬似的に得たような状態だと考えると理解しやすいかもしれません。
■ 実験結果：テキスト重みで画像・音声の認識が可能に
研究では以下のようなデータセットで検証を行いました：
– 音声分類：FSD-50K（様々な日常音が含まれるデータセット）、GTZAN（ジャンル分類を目的とした音楽データセット）
– 画像分類：CIFAR-10（一般物体の画像分類）、Fashion-MNIST（衣類イメージの分類）
これらのデータを処理する際、音声波形や画像はトークン化された後、LLMへ入力されました。驚くべきことに、モデルは分類的な出力を正しく行うことができ、まるで視覚・聴覚の中間層が既に用意されていたような振る舞いを示したのです。これは、テキストしか見てこなかったモデルが、まるで画像や音を「知っているかのように」反応したことになります。
■ 技術的視点：内部表現と重みの再利用性
この成果から明らかになったのは、大規模言語モデルの内部には、汎用的な”表現学習”の回路が形成されている可能性が高いということです。これは、Transformerアーキテクチャが持つ自己注意機構（Self-Attention）が、トークンの並びから「関係性」や「文脈情報」を柔軟かつ高度に抽出できることに起因していると考えられます。
また、あるモダリティで学んだ知識が他のモダリティへ転用可能であるという「重みの汎用化」という特徴も技術的には非常に重要です。つまり、「画像用のモデル」「音声用のモデル」を個別に一から訓練し直す必要がなく、既存のLLMの重みを活かして多モーダルなタスクへ拡張できる可能性があるという、新たな道を提示しています。
■ 今後の意義と課題
この研究は、「何かを理解する」という知的行為が、特定の情報タイプに限定されず、共通する抽象的な処理過程が存在するのではないかという深い哲学的・認知科学的問いにもつながっています。我々人間もまた、言葉だけで未知の世界を想像し、感じ取る力を持っています。同様の能力がAIにも実現されつつあるという点は非常に興味深い現象です。
ただし、実運用レベルでは依然として多くの課題も残っています。例えば、音声から感情を読み取る、画像から意図を推測する、といった解釈度の高い知識に関しては、テキストのみで鍛えられたLLMではまだ不十分です。ファインチューニングやモダリティごとの前処理手法の工夫は今後も重要であり、完全な汎用AIにはまだ越えるべき壁があります。
■ 終わりに：読むことで世界を視聴覚的に理解するAIへ
今後、テキストLLMが様々なモダリティを自然に扱えるようになれば、「一つの大規模モデルで全てをこなす」、そんな夢のようなAIの実現に近づくでしょう。プログラムを書き、イラストを描き、音楽を作り、日常の映像を説明してくれる万能なAIが、今まさに現実味を帯びています。
この研究は、その未来への扉を少しだけ開いた画期的な一歩です。「読むこと」は、もはや文字を理解するだけではありません。「読むこと」が「見ること」に、「読むこと」が「聞くこと」になる。そんな時代が、もうすぐそこまで来ているのかもしれません。
