hallucination手法が開発競争勝利の鍵

9/9/2025

研究開発において、膨大な先行文献を収集し、徹底的に読み込み、理詰めで考え続けると、既存の発想から抜け出しにくくなることがあります。そのため、かつて「先行文献は読むな。自分の頭で徹底的に考えろ」と言われたこともありました。
しかし私自身は、先行文献をできる限り集めて読み込んだうえで、一度頭の中で“忘れ”、そこから自分の思考を突き詰めていく方法が良いと考えています。
とりわけ、従来とはまったく異なる発想が求められる場面では、生成AIのハルシネーションが非常に役立ちます。私は生成AIを、正確性よりも“異なる発想の刺激”を得るために活用しています。そのため、ハルシネーションを抑制しすぎた生成AIに対しては、正直なところ失望に近い感情を抱くことすらあります。
先日読んだ「間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする」という文章には深く共鳴しました。最先端の「タンパク質デザインモデル開発競争」で実際に起きていることを知り、なるほどと納得した次第です。

間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする
https://note.com/kusuura/n/n8af3722c8fd6
タンパク質デザインモデル開発競争（８月２７日 Nature オンライン掲載論文）
https://aasj.jp/news/watch/27405
AlphaFold2系は、進化で生じた配列の情報を利用できる利点がある反面、新しい配列を設計する際に既存のタンパク質から離れにくいという制約があった。そこで開発されたのが、hallucinationと呼ばれる手法である。これは、自然界に存在しないランダムな配列を入力し、不正確な構造をあえて生成させることで、全く新しい配列を探索・最適化する方法だ。この戦略をAlphaFold2 multimerと組み合わせることで、拡散モデルに頼らずとも効率よくタンパク質を設計できる可能性が開かれている。
One-shot design of functional protein binders with BindCraft
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09429-6

Hallucination Methods as the Key to Winning the Development Race
In research and development, when one collects a massive amount of prior literature, reads it thoroughly, and continues reasoning logically, it can sometimes become difficult to break away from existing ideas. For that reason, I was once told, “Don’t read prior literature. Think thoroughly with your own head.”
However, my own approach is to gather and study as much prior literature as possible, then deliberately “forget” it in my mind, and from there push my own thinking to the limit.
In particular, in situations where ideas completely different from the conventional are required, the hallucinations of generative AI are extremely useful. I use generative AI not so much for accuracy, but rather as a source of stimuli for different ideas. Because of this, I must admit that I sometimes feel almost disappointed with generative AI that suppresses hallucinations too much.
I recently read an article titled “Mistakes Are the Fuel of Creation – How Hallucinations Make AI Innovative,” and I resonated deeply with it. Learning what is actually happening in the cutting-edge “protein design model development race,” I found myself nodding in agreement.

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