どうも、カーブミラーです。
今回は、“生成AIは偏っている”と題してみましたが、とある論文の報告をもとに書いています。
本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
✘✘✘。あしからず。
ニュースはないので、
さっそく本題に入ります。
今回は、
とあるポストを
さかのぼって、
そのもととなった論文を
読んでみての感想？と
それをもとにした
問答をしてみました。
とあるポストは、こちら。
K.Ishiさんポスト
K.Ishiさんのポスト
LLMの思想的立場は、モデルの作成者の世界観を反映していて、中立でないことが明らかになった。
を読んで、引用をたどって
論文まで読みました。
K.Ishiさんに、引用されたポスト
elvisさんポスト
もともとの論文
Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators
この論文では、大規模言語モデル（LLM）がその開発者のイデオロギーを反映していることが示されています。異なるLLMが、英語と中国語で歴史的人物に関する記述を生成する際、言語やモデルの地理的背景によってイデオロギー的な偏りが見られることが報告されています。特に、西洋と非西洋のLLMでの政治的、社会的課題に対する対応の違いが顕著であり、こうした偏りがLLMの政治的利用や規制の課題となり得ることが指摘されています。
これは、
LLMに入れる情報が、
意識・無意識関わらず、
偏っていることから
現れる当然の結果でしょう。
人の意見に対して、
正否のどちらに傾くかは
受け手側の判断です。
発信側も受け手側も
育った環境、受けた教育、
もとにした文献などで、
その意見は変わります。
そういったことが
平均的な民族である
日本人でさえ、
正否は分かれます。
さて、そうしたことは
この際、脇に置きましょうか。
この論文をChatGPTに読ませた上で、
検証するPromptを作成させました。
実行してみると、
“複数のLLMによる
生成テキストの比較”なんて
ありますが、
ChatGPT内で仮想的に
作ったものでしょう。
そこは飛ばしましょう。
では、やり取りをどうぞ。
●user
大規模言語モデル（LLM）に関する研究では、モデルが作成者の文化的・地理的背景やイデオロギーを反映する可能性が指摘されています。この仮説を検証するため、特定の歴史的人物や社会的問題についての説明を複数のLLMに生成させ、異なる文化圏や言語圏による偏りを評価してください。また、その結果からLLMの利用や規制における課題について考察してください。
ChatGPT
大規模言語モデル（LLM）の文化的・地理的背景やイデオロギーの反映について検証するため、異なるLLMに同一のテーマに関する説明を生成させ、その偏りや特徴を評価する方法が有効です。具体的には、以下のような手順と評価ポイントが考えられます。
1. 対象テーマの選定
まず、LLMに生成させるテーマを選定します。この際、偏りが顕著に現れやすいと考えられる「歴史的人物」（例：ガンジー、リンカーン、毛沢東など）や、「社会的問題」（例：移民、環境問題、ジェンダー平等など）を選ぶことで、文化的・地理的要因がモデルの生成内容にどのような影響を与えるかを観察しやすくなります。
2. 複数のLLMによる生成テキストの比較
次に、異なるバックグラウンドを持つLLM（例えば、米国の企業が開発したものと、中国や他の地域で開発されたもの）に同一のテーマについてテキストを生成させ、その内容を比較します。評価する際には、以下のような点に注目します。
- 表現の違い：歴史的人物や社会的問題について、ポジティブまたはネガティブな表現が含まれるか。
- 重要視される観点：テーマに関連する事項（例：ガンジーに関する説明で非暴力の強調度合いや、毛沢東の功績や問題点の扱いなど）の強調がどの程度されているか。
- 文脈や背景：特定の出来事や政策に関する背景説明や、独自の文化的視点が含まれているか。
3. 結果の分析
この比較から、LLMが持つ潜在的な偏りの例を抽出し、各モデルがどのように文化的・地理的影響を受けているかを分析します。特に、モデルがどのように歴史観や社会問題を描写するかについて、開発元やトレーニングデータの偏りが反映されている可能性があるため、以下のような仮説が考えられます。
- データのバイアス：特定の地域や文化で収集されたデータに依存することで、LLMはその文化に特有の視点を反映しやすくなる。
- 言語の影響：英語や中国語、日本語など言語ごとに異なる表現のニュアンスや重要視される価値観があるため、生成されるテキストに言語特有の視点が影響する可能性がある。
- イデオロギーの反映：トレーニング時のフィルタリングや調整の過程で、特定の価値観やイデオロギーが強調されることがある。
4. LLM利用や規制の課題
このような偏りの存在は、LLMの利用や規制において以下のような課題を提起します。
- 情報の中立性：LLMが利用される分野（ニュース生成、教育、歴史解釈など）で情報の中立性が重要な場合、特定の視点が強調されると誤解や偏見が広がるリスクがあります。
- 文化的多様性の尊重：LLMの利用者が異なる文化的背景を持つ場合、その文化を反映した生成が求められる一方で、特定の文化を重視することで他の文化や視点が排除されるリスクもあります。
- 規制と監視：偏りが懸念される分野（教育、報道、政府運営など）において、LLMが特定の価値観を助長することを防ぐための規制や監視が必要です。ただし、過度な規制は技術の進展を阻害する可能性があるため、慎重なバランスが求められます。
結論
LLMの開発や利用にあたっては、その生成物が文化的・地理的背景やイデオロギーを反映しうることを理解し、生成内容の透明性や公正性を高めるための取り組みが重要です。また、規制や利用においては、技術の発展と情報の公平性を両立させるための方策を検討する必要があります。
●user
その結論から、具体的にどうすればと考えますか？
ChatGPT
LLMの偏りやバイアスを最小限に抑え、公正で多様な視点を提供するために、具体的には以下のアプローチが有効です。
1. 多様なデータセットの活用
- 多文化・多地域のデータを集めてトレーニングデータに含めることで、LLMが特定の文化圏や価値観に偏らないようにします。例えば、異なる言語や地域のニュース記事、歴史書、文学作品、学術論文などをバランスよく取り入れることで、さまざまな視点が反映されやすくなります。
- また、言語ごとに異なるバイアスが存在する可能性があるため、多言語の専門家の助言を取り入れながらデータの多様性を確保することも効果的です。
2. モデルの透明性を確保
- LLMのトレーニングに使用されたデータの出所や選定基準を公開することで、どのような文化的・地理的背景が含まれているかを利用者に理解してもらいやすくします。透明性があることで、利用者が生成物を批判的に受け止め、情報の出所や背景を意識しやすくなります。
- さらに、データの選択過程やフィルタリング基準をオープンにすることで、バイアスの原因や影響を検証しやすくなり、信頼性を向上させる効果があります。
3. 倫理的監査の実施
- LLMの利用が社会的に敏感な分野（教育、報道、医療など）で行われる場合、第三者機関による倫理的監査を義務化することで、潜在的なバイアスや不適切な情報の生成が防がれます。この監査には、多様な背景を持つ人々を含め、モデルが特定の文化やイデオロギーに偏らないようなチェックが含まれるべきです。
- また、モデルのリリース前にユーザーへの倫理的リスクに関する説明を行うことで、責任ある利用が促進されます。
4. バイアス検出・軽減の技術導入
- 近年、LLMのバイアスを検出し軽減するための技術が開発されつつあります。たとえば、生成物を評価する自動バイアス検出アルゴリズムを導入し、モデルの自己監視機能として組み込むことが考えられます。
- また、生成内容に特定のイデオロギーや偏った表現が見られる場合は、これを調整するためのフィードバックループを確立し、継続的にバイアスを改善できる仕組みを取り入れることが重要です。
5. ユーザー教育と情報リテラシーの向上
- LLM利用者に対して、生成物に含まれるバイアスの可能性について教育することで、生成内容を批判的に解釈する力が育まれます。具体的には、LLMが一種の「参考情報生成ツール」であることを強調し、盲信せずに裏付けを取る習慣を推奨することで、誤った認識や偏見が広がるリスクを抑制します。
- 特に教育機関や企業では、LLMのリテラシー教育を導入し、利用者が生成内容の背景やバイアスを意識できるようにすることが望まれます。
6. 国際的なルール・ガイドラインの策定
- バイアス問題に対する対策は各国や企業ごとに異なる可能性があるため、国際的な基準やガイドラインの策定が重要です。例えば、国連やOECDのような組織が倫理的基準を設け、各国がそれを参照してLLMの開発・運用ルールを整備することが望まれます。
- また、法的規制だけでなく、企業や研究機関が自主的に基準に沿ってLLMを運用するための倫理的ガイドラインの導入も有効です。
結論
以上の対策を講じることで、LLMのバイアスや偏りを抑制し、より公平で多様な情報を提供するための基盤が整います。特に、技術的なバイアス軽減だけでなく、透明性や利用者のリテラシー向上に力を入れることが、LLMの健全な利用と社会的信頼の向上に寄与するでしょう。
●user
個人レベルでは、どうすればいいですか？
ChatGPT
個人レベルでLLMのバイアスや偏りを意識して利用するためには、以下のような具体的な方法が役立ちます。
1. 情報の多角的な参照
- LLMが生成した内容があくまで一つの「参考情報」であることを理解し、他の情報源と比較する習慣を持ちましょう。特に歴史や社会問題などについては、異なる文化圏や立場の情報も参照し、視野を広げることが大切です。
- 例えば、ニュースや学術論文、書籍、専門家の意見など、多角的な情報を収集することで、LLMの回答を批判的に評価できる力が養われます。
2. 質問の仕方に工夫を凝らす
- LLMに質問をする際に、異なる視点からの説明や反対意見もリクエストすることで、バイアスを排除した回答を得やすくなります。たとえば、「〇〇について賛成と反対の両方の立場から説明してください」といった形で質問すると、LLMが複数の角度から情報を提供する可能性が高まります。
- また、具体的な状況や背景を指定することで、LLMの回答をより精度の高いものに近づけることも効果的です。
3. 生成された内容を批判的に捉える
- LLMが生成した内容に対しても、鵜呑みにせず、疑問を持つ姿勢を持ちましょう。特に、偏見やステレオタイプが含まれている可能性がある場合、その背景や理由についても考察することで、偏った見方に流されにくくなります。
- 具体的には、「なぜこのような表現が使われているのか？」や「別の見方をするとどうなるか？」といった視点で、自分自身で評価・考察する習慣をつけると良いでしょう。
4. フィードバックを提供する
- 多くのLLMプラットフォームでは、ユーザーからのフィードバック機能が備わっています。偏りや不正確な情報を見つけた場合は、フィードバックを提供することで、モデルの改善に貢献できます。利用者が積極的にフィードバックを提供することで、LLMの性能が向上し、バイアスが少なくなっていく可能性があります。
5. デジタルリテラシーの向上
- LLMに限らず、AIやデジタルメディアを扱う上での基本的なリテラシー（情報を批判的に評価し、正確に解釈する力）を身につけることが重要です。これにより、生成された情報の背景や文脈をより適切に理解でき、バイアスに対する耐性も高まります。
- デジタルリテラシーを高めるためには、信頼性の高い情報源やリテラシー向上のための資料にアクセスし、学ぶ習慣を持つことが推奨されます。
6. 他者と議論・共有する
- LLMが提供する情報を他者と共有し、意見交換をすることで、多様な視点や考え方に触れる機会が増え、偏見や誤解を防ぐことができます。例えば、友人や同僚、オンラインコミュニティなどで話し合うことで、新しい視点や知識が得られる可能性が高まります。
- 他者との議論を通じて、自分が抱く疑問や違和感について意識が高まり、LLMの生成内容を批判的に見る力が育まれます。
結論
個人レベルでの取り組みとしては、LLMの生成内容を鵜呑みにせず、複数の情報源を参照し、批判的思考を持つことが大切です。また、フィードバックを積極的に提供することで、LLMの改善に貢献することも可能です。情報に対するリテラシーを高め、LLMを補助ツールとして活用することで、より適切な情報判断ができるようになります。
●user
結論を箇条書き（説明不要）でお願いします。
ChatGPT
- LLMの生成内容を鵜呑みにしない。
- 複数の情報源を参照する。
- 批判的思考を持つ。
- フィードバックを積極的に提供する。
- 情報リテラシーを高める。
- LLMを補助ツールとして活用する。
最後の箇条書きが
一番の参考になるでしょうね。
どれも
生成AIを使う上で
大切なことです。
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。