生成AIの確率的な発散をどう制御するか -- 数理から設計したマルチAIオーケストレーション

生成AIにおける確率的な発散、すなわちSemantic DriftやSoftmax Crowdingといった問題を、数理的な観点から制御するマルチAIオーケストレーションについて解説します。長時間の連続生成における意図からの逸脱リスクとその対策を探ります。

• 生成AIの連鎖的な出力は、初期の意図から逸脱する「Semantic Drift」のリスクを伴う。
• 長いコンテキストでは、重要な制約が埋没しやすくなる「Softmax Crowding」現象が発生する。
• 生成AIの確率的な発散は、数理モデル（KLダイバージェンス等）で分析・理解できる。
• 設計思想として、複雑な生成AIの確率性を、単純な外部構造で管理可能な範囲に閉じ込めることが重要。