2026年5月29日にarXivへ投稿され、2026年6月1日に改訂された論文において、大規模言語モデル（LLM）に人間らしい特性を帰属させることの妥当性が厳しく問われている。著者であるエイドリアン・デ・ウィンターは、道徳心や高度な言語理解といった擬人化された属性をLLMに当てはめることは、経験的に誤りである可能性が高いと指摘する。

これを実証するため、同研究者は戦略ゲーム『エイジ オブ エンパイアII』上で動作する単純なニューラルネットワークを構築した。もしLLMの挙動のみを根拠に人間らしい性質を備えていると見なすならば、レゴセットやボストン大都市圏のような強力な基盤上で動作するいかなるシステムも同様の属性を持つと解釈できてしまうという論理だ。

本論文は、擬人化される特性はLLM固有のものではなく、そのシステムがどのような基盤上で機能するかに強く依存すると主張している。著者によれば、『エイジ オブ エンパイアII』はチューリング完全であり、複雑なシステムで見られる挙動が必ずしも人間のような認知能力を意味するわけではないことが示された。

結果として、システムから独立してこうした属性が存在すると仮定することは、しばしば循環論法や無益な結論に陥ると結論づけている。これに対処するため、著者は今後の研究設計において、擬人化ではなく「モデルの非独自性」を前提とする「ヌル（Null）」仮説の採用を提案した。このアプローチは、主観的な解釈を排し、AIの振る舞いを評価するためのより明示的で実証的な基準の確立を目指している。

2026年5月29日にarXivへ投稿され、2026年6月1日に改訂された論文において、大規模言語モデル（LLM）に人間らしい特性を帰属させることの妥当性が厳しく問われている。著者であるエイドリアン・デ・ウィンターは、道徳心や高度な言語理解といった擬人化された属性をLLMに当てはめることは、経験的に誤りである可能性が高いと指摘する。

これを実証するため、同研究者は戦略ゲーム『エイジ オブ エンパイアII』上で動作する単純なニューラルネットワークを構築した。もしLLMの挙動のみを根拠に人間らしい性質を備えていると見なすならば、レゴセットやボストン大都市圏のような強力な基盤上で動作するいかなるシステムも同様の属性を持つと解釈できてしまうという論理だ。

本論文は、擬人化される特性はLLM固有のものではなく、そのシステムがどのような基盤上で機能するかに強く依存すると主張している。著者によれば、『エイジ オブ エンパイアII』はチューリング完全であり、複雑なシステムで見られる挙動が必ずしも人間のような認知能力を意味するわけではないことが示された。

結果として、システムから独立してこうした属性が存在すると仮定することは、しばしば循環論法や無益な結論に陥ると結論づけている。これに対処するため、著者は今後の研究設計において、擬人化ではなく「モデルの非独自性」を前提とする「ヌル（Null）」仮説の採用を提案した。このアプローチは、主観的な解釈を排し、AIの振る舞いを評価するためのより明示的で実証的な基準の確立を目指している。