概要
https://tratt.net/laurie/blog/2025/llm_inflation.html
詳細内容
## LLM Inflation
https://tratt.net/laurie/blog/2025/llm_inflation.html
筆者は、LLMが簡潔な内容を冗長化し、その冗長な内容が再び要約される「LLMインフレーション」という奇妙な現象を指摘します。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:2/5 | Unique:4/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 96/100 | **Annex Potential**: 99/100 | **Overall**: 68/100
**Topics**: [[LLM利用の非効率性, 情報過多, ビジネスコミュニケーション, AIの社会実装, 生産性向上]]
この記事は、LLM（大規模言語モデル）の普及に伴い観察される「LLMインフレーション」という奇妙な現象について深く考察しています。筆者は、LLMが簡潔な情報を意図的に冗長で「深く見える」内容に膨らませ、その膨らんだ内容が再び別のLLMによって簡潔に要約されるという、一見非合理なコミュニケーションパターンを指摘します。
具体例として、BobがLLMを使って4段落のPC購入理由書を作成し、それを受け取った上司が別のLLMを使ってその内容をわずか1文に要約するケースが挙げられています。上司は最終的に「Bobが古くて遅いPCの買い替えを求めている」という本質を即座に把握し、リクエストを承認しました。これは、本来なら1文で済む内容が、LLMを介してわざわざ肥大化され、その後に再度圧縮されるという非効率なサイクルを示しています。
筆者は、この現象はLLM自体の欠陥ではなく、むしろ人間が無意識のうちに冗長なコミュニケーションを助長し、不明瞭な思考や時間の浪費を隠蔽している実態を浮き彫りにしていると述べます。情報の圧縮がコンピューティングの大きな成果であったにもかかわらず、現在ではその逆を行っている現状に、強い問題意識を投げかけています。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、この「LLMインフレーション」は単なる興味深い観察に留まりません。日々の業務でLLMを多用する中で、意図せずコミュニケーションの非効率性を生み出したり、意思決定プロセスを複雑化させたりするリスクがあることを示唆しています。本当に必要な情報伝達とは何か、そしてLLMをどのように賢く活用し、本来の生産性向上に繋げるべきかを再考する重要なきっかけとなるでしょう。不要な冗長性を排除し、より直接的で明確なコミュニケーションを目指すことの重要性を再認識させる、示唆に富む内容です。