迷惑なダッキング: iPhone のオートコレクト機能がおかしくなったのはなぜですか? | iPhone

心配しないでください、あなたは怒っていません。

最近 iPhone のオートコレクトがおかしくなったと感じたら、次のような単語を不可解に修正してしまいます。 「コーラ」に「来て」 そして 「冬」から「wインター」へ – それならあなただけではありません。

判断する コメント オンライン、 何百もの インターネット探偵の多くも同じように感じており、決して解決しないのではないかと懸念する人もいる。

Appleは9月に最新のオペレーティングシステムであるiOS 26をリリースした。それから約 1 か月後、陰謀論が広まり、 ビデオ ユーザーの「thumb」という単語のスペルを「thjmb」に変更する iPhone のキーボードを表示すると称するこの記事は、900 万回以上の再生回数を記録しました。

「オートコレクトにはさまざまな形式があります」と、Microsoft でオートコレクトの先駆的な研究を行った統計学者の Jan Pedersen 氏は言います。 「人々が予測を行うために実際にどのようなテクノロジーを利用しているのかを知るのは少し難しいです。それはすべて水面下にあるものだからです。」

オートコレクトのゴッドファーザーの一人は、答えを待っている人たちは、この新しい変更がどのように機能するのか、特にその背後に誰がいるのかを考えると決して分からないかもしれないと語った。

1990 年代に自動修正の初期のアプローチのいくつかの先駆者となった計算言語学者のケネス・チャーチは次のように述べています。 りんご それは常に深く暗い秘密です。そして、Apple はほとんどの企業よりも秘密を守るのが上手です。」

インターネットはこれまで、 オートコレクトについてのうわさ iOS 26 よりも前から、ここ数年続いています。しかし、現在のオートコレクトと数年前のオートコレクトの間には、少なくとも 1 つの具体的な違いがあります。それは、人工知能、 または Apple が呼んだもの、iOS 17のリリースでは、ユーザーから学習する「オンデバイス機械学習言語モデル」が導入されました。問題は、これがさまざまな意味を持つ可能性があることです。

ガーディアン紙からの問い合わせに応じて、Appleはオートコレクトを最新の技術で長年にわたってアップデートしており、現在はオートコレクトはオンデバイス言語モデルになっていると述べた。動画内のキーボードの問題はオートコレクトとは関係ないとしている。

オートコレクトは、以前のテクノロジーであるスペルチェックを発展させたものです。スペルチェックはおよそ 1970 年代に始まり、指定されたテキスト ファイル内のスペルミスのある単語をすべてリストする、コーディング言語である Unix の初期のコマンドが含まれていました。これは簡単でした。文書内の各単語を辞書と比較し、単語が表示されない場合はユーザーに通知します。

「ベル研究所で私が最初にしたことの 1 つは、英国の辞書の権利を取得することでした」とチャーチ氏は語ります。チャーチ氏は、自動修正や音声合成プログラムの初期の研究にこれらの辞書を使用していました。

単語を自動修正すること、つまり、ユーザーが「彼ら」ではなく「彼ら」を意味した可能性があることをリアルタイムで示唆することは、はるかに困難です。これには数学が関係します。コンピューターは、「グラフ」という表現がキリン (わずか 2 文字違い) を指す可能性が高いのか、それとも「グラフ」などの同音異義語を指すのかを統計的に判断する必要があります。

高度なケースでは、オートコレクトは、あなたが使用した実際の英単語が文脈に実際に適切であるかどうか、あるいはおそらく 10 代の息子が「覚せい剤」ではなく「数学」が得意だということを意味しているのかどうかも判断する必要があります。

数年前まで、最先端のテクノロジーは N グラムでした。このシステムは非常にうまく機能していたので、そう思われる場合を除いて、ほとんどの人がそれを当然のことだと思っていました。 あまり一般的ではない名前を認識できない、賢明にも罵り言葉を満足のいかない代替物（うっとうしいかもしれないもの）、または偽りに置き換えます。 文章を変えた 「タクシーで赤ちゃんを届けた」から「タクシーで赤ちゃんをむさぼり食った」など。

簡単に言えば、n-gram は ChatGPT などの最新の LLM の非常に基本的なバージョンです。彼らは、あなたが以前に言ったことと、ほとんどの人があなたが始めた文章をどのように完成させるかに基づいて、あなたが何を言う可能性が高いかを統計的に予測します。さまざまなエンジニアリング戦略が、N グラムのオートコレクトがどのようなデータを取り込むかに影響を与えるとチャーチ氏は言います。

しかし、それらはもはや最先端のものではありません。私たちはAIの時代にいます。

Appleの新製品である「トランスフォーマー言語モデル」は、従来のオートコレクトよりも複雑なテクノロジーを意味するとペダーセン氏は言う。トランスフォーマーは、ChatGPT や Gemini などのモデルを支える重要な進歩の 1 つです。これにより、これらのモデルは人間のクエリに応答する際にさらに洗練されたものになります。

これが新しいオートコレクトにとって何を意味するかは、あまり明確ではありません。ペダーセン氏は、Apple が実装したものは何であれ、よく知られた AI モデルよりもはるかに小さい可能性が高く、そうでなければ携帯電話上で実行することはできないと述べています。

しかし重要なのは、AI の解釈に課題があるため、新しいオートコレクトで何が問題になっているのかを理解するのは、以前のモデルよりもはるかに困難になる可能性が高いということです。

「説明可能性、解釈可能性という領域全体があり、人々は物事がどのように機能するかを理解したいと考えています」とチャーチ氏は言いました。 「古い方法を使用しても、実際に何が起こっているのかについての答えを得ることができます。最新の最高のものは一種の魔法のようなものです。古いものよりもはるかにうまく機能します。しかし、それが機能すると、本当に悪いものになります。」