共有される性質、独自に育まれる個性：文脈内構造モデリングによる多元的推論のためのPRISM

要旨

大規模言語モデル（LLMs）は単一の人工的な集合知へと収束しつつあり、共有された性質（事前学習の事前分布）が分布的多様性の深刻な崩壊をもたらしている。これは創造的探求や科学的発見に必要な独自の視点を制限する。この問題に対処するため、我々は「認識的進化」パラダイムを用いて、モデルに推論時の育成（個別化された認識的軌跡）を付与することを提案する。これは探索、内面化、表現の段階を経て進行する。これを具体化したのがPRISM（文脈内構造モデリングによる多元的推論）であり、動的オンザフライ認識グラフによってLLMを拡張するモデル非依存のシステムである。3つの創造性ベンチマークにおいて、PRISMは最先端の新規性を達成し、分布的多様性を大幅に拡大した。さらに、難易度の高い希少疾患診断ベンチマークを用いて実世界での有用性を評価した。結果は、PRISMが標準的なLLMが見逃す正しいロングテール診断を首尾よく発見することを示し、その多様性が無意味なノイズではなく、意味のある探索に由来することを確認した。総合的に、本研究成果は「多元的AI」の新たなパラダイムを確立するものであり、単一的な合意を超えて、集合的かつ多視点的な発見が可能な独自の認知的個体からなる多様な生態系へと向かう道筋を示す。

English

Large Language Models (LLMs) are converging towards a singular Artificial Hivemind, where shared Nature (pre-training priors) result in a profound collapse of distributional diversity, limiting the distinct perspectives necessary for creative exploration and scientific discovery. To address this, we propose to equip models with inference-time Nurture (individualized epistemic trajectories) using Epistemic Evolution paradigm, progressing through explore, internalize, and express. We instantiate this via PRISM (Pluralistic Reasoning via In-context Structure Modeling), a model-agnostic system that augments LLM with dynamic On-the-fly Epistemic Graphs. On three creativity benchmarks, PRISM achieves state-of-the-art novelty and significantly expands distributional diversity. Moreover, we evaluate the real-world utility via a challenging rare-disease diagnosis benchmark. Results demonstrate that PRISM successfully uncovers correct long-tail diagnoses that standard LLM miss, confirming that its divergence stems from meaningful exploration rather than incoherent noise. Overall, this work establishes a new paradigm for Pluralistic AI, moving beyond monolithic consensus toward a diverse ecosystem of unique cognitive individuals capable of collective, multi-perspective discovery.

共有される性質、独自に育まれる個性：文脈内構造モデリングによる多元的推論のためのPRISM

Shared Nature, Unique Nurture: PRISM for Pluralistic Reasoning via In-context Structure Modeling

要旨

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