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テレンス・タオ氏が問うLLMの「思考」本質、Xで議論沸騰

Shiritomo編集部 @shiritomoAI_jp 2026年5月4日更新

「LLMは単なる次の単語を予測しているだけなのに、なぜここまで機能するのか」——。
フィールズ賞受賞者の数学者テレンス・タオ氏がこう問いを投げかけると、AIの世界に静かな波紋が広がった。
タオ氏の指摘が刺さるのは、それが単なる技術批判ではなく、「人間の知能の定義そのものが間違っているのではないか」という深い洞察を含んでいるからだ。

X で話題になっていること

テレンス・タオ氏は2026年にNature誌に掲載されたインタビューで改めてこの問いを投げかけたが、同様の指摘は2025年6月にもX（旧Twitter）で話題になっていた。

タオ氏はこのインタビューで、現在のAIを「人工知能（Artificial Intelligence）」ではなく「人工的な賢さ（Artificial Cleverness）」と呼ぶべきだと述べた。
広範な問題をやや場当たり的な手段で解ける能力はあるが、それは人間が「知性」と呼んできたものとは異なるかもしれない——という見立てだ。

エンジニアの@kennは「AIは視覚テストはパスするが、嗅覚テストをパスしない」というタオ氏の比喩をXで紹介した。
人間の書いた数学論文は見ただけで瞬時にレベルがわかり、悪い論文には特有の「臭い」がある。
しかしAIは一見完璧そうな論文を書くがバカなミスをする——この差はどこから来るのかという問いかけが、多くの反響を呼んだ。

AI推進派の天才数学者テレンス・タオいわく「AIは視覚テストはパスするが嗅覚テストをパスしない」と。

人間の書いた数学論文は見ただけで瞬時にレベルがわかる。悪い論文には特有の「臭い」がある。しかしAIは一見とても賢そうな論文を書くがバカなミスをする。この違いはどこから来るのか？ https://t.co/FwacJYKD26
— Kenn Ejima (@kenn) 2025年6月15日

AIの数学的証明についても批判的な議論が広がっている。
「強化学習（RL）によって”正しそうに見えるテキスト”を出力するよう訓練されているだけ」という懐疑派に対し、「o1シリーズの登場で単なる次単語予測を超えた戦略的な推論が生まれている」という楽観派が真っ向からぶつかる構図だ。

Terence Tao on LLM mathematicians: "the AI-generated proofs, they look superficially flawless… the [RL] has actually trained them to produce text that *looks like* what is correct…the errors are often really subtle and then when you spot them, they're really stupid…" https://t.co/tL0mGs3OCd pic.twitter.com/S1I8IqsOAp
— Nabeel S. Qureshi (@nabeelqu) 2025年6月15日

調べたらこうでした

タオ氏の発言の一次情報として、2026年3月にarXivで公開された共著論文「Mathematical methods and human thought in the age of AI」が参考になる。

論文でタオ氏は、LLMの数学的基盤（行列演算・線形代数・微積分）は学部生レベルで理解できるほどシンプルであり、「仕組みはわかっているのに、なぜそこまで機能するのかがわからない」というギャップこそが本質的な謎だと指摘する。

o1シリーズをはじめとする強化学習ベースのモデルが推論能力を向上させたことは事実だが、タオ氏の立場は「アーキテクチャの革新よりも、使い方と評価基準の見直しが重要」というものだ。
AIが生成した数学的証明は「表面上は完璧に見えるが、ミスは非常に巧妙に隠れており、見つかると驚くほど単純なものだ」とも述べている。

さらに深掘りしたい方へ

Nature誌インタビュー（英語）: https://www.nature.com/articles/d41586-026-01246-9
タオ氏のブログ記事「Mathematical methods and human thought in the age of AI」: https://terrytao.wordpress.com/2026/03/29/mathematical-methods-and-human-thought-in-the-age-of-ai/
arXiv論文: https://arxiv.org/abs/2603.26524
Quanta Magazine「The AI Revolution in Math Has Arrived」（英語）: https://www.quantamagazine.org/the-ai-revolution-in-math-has-arrived-20260413/

まとめ

「次の単語を予測しているだけ」という仕組みがなぜここまで機能するのか——その謎は、人間知能の本質への問いかけそのものだ。
タオ氏の発言が多くの人の心に刺さるのは、AIへの賛否を超えて「考えるとはどういうことか」を改めて問い直させるからだろう。

【訂正】（2026年8月23日）
公開当初の記述に誤りがありました（2026年にNature誌に掲載されたインタビューをきっかけに議論が再燃したとしているが、引用されている関連ツイートはいずれも2025年6月15日付）。
一次情報を確認したところ引用ツイート(https://x.com/kenn/status/1934159403630121225, https://x.com/nabeelqu/status/1934285488614945035)はTwitter SnowflakeIDから2025年6月15日投稿と確定できる一方、Nature誌インタビューは2026年4月27日公開(‘The job description is changing’: mathematician Terence Tao on the rise of AI)。
ツイートがインタビュー公開の約10ヶ月前に投稿されている以上、『インタビューをきっかけに』X上で議論が再燃したという因果関係は成立しない。
該当箇所を修正しています。
読者のみなさまにお詫びして訂正いたします。