AI、タイタニック乗客の運命を予測

1912年、北大西洋に沈んだタイタニック号。その乗客2,224人のうち、約1,500人もの命が失われた悲劇は、今も多くの人の記憶に残っています。そんな過去の出来事のデータが、最新のAI技術で新たな光を当てられようとしているんです。

最近の研究で、大規模言語モデル（LLM）というAIが、タイタニック号の乗客データから生存者を予測する試みが進んでいます。これは、これまで「ランダムフォレスト」などの機械学習手法で分析されてきたデータに対し、LLMが「Few-Shot Learning」という方法で、驚くほどの精度を見せ始めているというものなんです。

Few-Shot Learningというのは、AIに少数の「例」だけを見せることで、複雑な計算や特別な学習なしに、高い精度で予測ができるようになる技術です。LLMが持つ、もともとの知識や傾向を活用できるからだそう。この方法で、与える例を増やすと、従来の機械学習モデルに匹敵する予測精度（約0.74）を達成したという報告もあるんですよ。

タイタニック号は、沈没当日に「氷山多数」という警告を7回も受けていたのに、ほとんど無視されてしまったといいます。無線室は乗客の個人的な電報処理に追われ、大切な警告が適切に伝わらなかったのが、悲劇を招いた一因とも言われています。

この悲劇のデータが、AIの能力を測るベンチマークになっているのは、なんだか不思議な巡り合わせですね。2025年3月には、LLMを使った生存予測に関する研究も発表されています。AIの進化が、過去の出来事に新たな解釈をもたらすなんて、面白い時代になったものです。

個人的には、AIが過去の悲劇から学ぶことで、未来の安全につながるヒントが見つかるのではないかと、少し期待しています。