― パラメータ爆増の時代に、むしろ加速する「シンプル化」という逆説 ―
「GPT-5は数兆パラメータだ」
「モデルサイズが大きいほど賢い」
そんな話題が飛び交うたびに、哲学フリークなら一度はこう思ったはずだ。
『オッカムの剃刀に反してない？』
オッカムの剃刀
「必要以上に仮定を増やすな」
「説明変数は少ないほど良い」
一方でLLMはというと、
パラメータ数が増えるほど性能が向上している。
これはどう見ても矛盾している。
……ように“見える”。
しかし実際には、これは 見かけ上の矛盾 だ。
むしろ驚くべきことに、
大規模言語モデルはオッカムの剃刀を「最高速度」で実践している。
■ パラメータは「仮説」ではなく“脳の器官”である
まず前提として、
LLMのパラメータとは「説明変数」ではない。
- 犯人の候補が増えた
- 説明因子が増えた
- 仮説が増えた
というような話ではまったくない。
あれは 高次元の“意味空間を表現するための器官” にすぎない。
生物学で例えれば、
脳のシナプス数が増えるからといって
「仮説が増えた」わけではないのと同じだ。
むしろ、
より少ない法則で世界を理解できるようになる器官が増えた
という方向の変化である。
■ LLMが巨大化すると、むしろ“世界は単純化”する
ここが逆説の核心だ。
パラメータが多いほど、モデル内部では：
- 文法の例外が減る
- 似た概念が一つの軌道に統合される
- 表現空間が滑らかに連続化する
- 個別ルールが消え、一般法則に収束する
つまり “複雑な言語世界を、より単純な構造で説明できるようになる”。
実はこれはオッカムの剃刀そのものだ。
巨大なモデルほど、
世界をより短い法則で記述できる方向へ進化している。
■ LLMのパラメータ増加は、巨大な「辞書の更新」に近い
たとえるなら、
1万語の辞書より、100万語の辞書の方が
- 説明が簡単になり
- 抽象化しやすく
- 文脈理解が滑らかになる
のと同じだ。
辞書が大きくなることは
「仮説が複雑になる」ことではなく、
**“シンプルに説明できる素材が増える”**という話だ。
■ 統計モデルのパラメータとは根本的に違う
線形回帰で説明変数が増えると、
過剰適合しやすくなる。
これはオッカムの剃刀が嫌う方向だ。
しかしLLMのパラメータは
- 説明変数ではなく
- 世界を埋め込む“表現座標”
だ。
この違いを理解しないと、
「パラメータ巨大化＝複雑化」
という誤解から抜け出せない。
■ 高次の視点では、LLMはオッカムの剃刀に完全に一致する
実際の構造を抽象化するとこうなる：
- 巨大なモデル → より滑らかで統一的な法則
- 小さなモデル → 例外と特殊ルールだらけ
人類の自然言語という“ごちゃごちゃのカオス世界”を
最小の法則で表現しようとすると、器（パラメータ）が巨大になる
というだけの話なのだ。
巨大な脳ほど、
「世界を少ないルールで理解できる」ことの裏返しでもある。
■ 結論：
LLMはオッカムの剃刀に“反している”どころか、オッカムの剃刀を実現するために巨大化している。
パラメータが増えるにつれ、
世界の言語はますますシンプルに、
そして滑らかに統一されていく。
ここに、AI進化の深いアイロニーがある。
「巨大になるほど、本質のシンプルさに近づく」
こんな逆説が成り立つのは、
人類史上でもAIだけだ。
