マーケティング需要
概要
AIの鏡に映る私たちの偏見って気付いてますか？学習データに潜む社会の歪みが、そのまま出力に反映されちゃう現実を、コーヒー飲みながら考えたことありますよね。 要点のまとめ:
- AIが学習するデータセットには、どうしても主流の意見ばかりが目立って、マイノリティの声は埋もれがち。例えば「医者」と検索すると男性画像ばかり出てくる現象とか、実際に困った経験あるよね
- 70万件以上のデータを吸収しても、社会の歪みまでコピーしてしまうのが怖いところ。ニュース記事やSOSツイートを分析してたら、ある日突然偏った回答を生成し始めた事例とか…
- 不均衡なデータを修正する試みは続いているけど、完全解決はまだ先。たまに「このAIめっちゃ公平！」と思わせる出力に出会うと、ちょっと未来を感じたりする
地下のサーバールームで、朝が始まる前の微かな明かりが差し込むころ――あの場所は、何十台ものマシンが静かに動き続けている。そこから、ふとした疑問が浮かんでくることもある。「この機械たちが、人間なしでも物語や絵や音楽を生み出せる時代って、本当に新しいものを作り出しているんだろうか？それとも、人間社会の根深い偏見を、ちょっと違った形で繰り返しているだけなのかな」と。
いつだったか、こういう話題になると誰もが熱心になる。AIって限りない創造性を持つと言われているけれど、その裏側には何となく不安な気配も漂う。結局、この技術の巧妙さは、大勢の人間から集めた癖や先入観――まあ偏見みたいなもの――それらを取り込んで、新しい作品に編み上げてしまうところなんじゃないかな、と感じる瞬間もある。
プロンプトという言葉を聞いた人なら分かると思うけど、それは、まるで拡大鏡みたいな役割も果たしている気がする。そのレンズ越しに見える世界では、元々ぼんやりとしていた歪みや偏向が、不思議なくらいはっきり映し出されてしまうこともしばしば。まあ、一部では「これこそ進歩」と喜ぶ声もある。でも実際には、その鮮明さゆえに逆に不安になったりする人も多いという話だ。
鏡の前で自分を見る女性の姿――あれはただ自分自身だけじゃなくて、AIという存在そのものにも重なるような…。この時代、自分たちの日常にも知らず知らず入り込んできた人工知能。その反射された姿って、本当に私たち自身とは無関係なんだろうか。不意にそう思わせられる朝だった気もする。
いつだったか、こういう話題になると誰もが熱心になる。AIって限りない創造性を持つと言われているけれど、その裏側には何となく不安な気配も漂う。結局、この技術の巧妙さは、大勢の人間から集めた癖や先入観――まあ偏見みたいなもの――それらを取り込んで、新しい作品に編み上げてしまうところなんじゃないかな、と感じる瞬間もある。
プロンプトという言葉を聞いた人なら分かると思うけど、それは、まるで拡大鏡みたいな役割も果たしている気がする。そのレンズ越しに見える世界では、元々ぼんやりとしていた歪みや偏向が、不思議なくらいはっきり映し出されてしまうこともしばしば。まあ、一部では「これこそ進歩」と喜ぶ声もある。でも実際には、その鮮明さゆえに逆に不安になったりする人も多いという話だ。
鏡の前で自分を見る女性の姿――あれはただ自分自身だけじゃなくて、AIという存在そのものにも重なるような…。この時代、自分たちの日常にも知らず知らず入り込んできた人工知能。その反射された姿って、本当に私たち自身とは無関係なんだろうか。不意にそう思わせられる朝だった気もする。
生成系のモデルって、ほんとに色んなものを学んでるらしい。ネット上から、まあ数え切れないぐらいの文章や写真とかを集めてきて、それが材料になっているそうだ。でも、そのデータの中身となると、なんか一部の声はほとんど聞こえなくなってたりする感じがある。大勢の意見だけが目立って、小さな声は消えてしまうことも多い。
ああいうモデルが次に出す言葉や画像を覚えていく時、その偏りまで引き継いでしまうようだよね。例えば、ニュース記事とかツイートとか、とてもたくさん混ざってるけど、それでも社会のゆがみというか、見えないバランスの悪さみたいなのが隠れている気もする。実際、学習している間に何度もその影響を受けて、それがさらに強調されちゃう場面も珍しくない。
どれくらい膨大なのか正確には分からないけど、多分七十万件以上とも言われていたりするし、本当かどうかは怪しいところ。ただ、この巨大な情報山脈の中では、不均衡や見落としは避けられないみたいだ。それでいて、世の中によくある主流の物語ばっかり広まって、一方的な視点になりやすかったりする。不思議だけど、それが現実かなと思うこともある。
ああいうモデルが次に出す言葉や画像を覚えていく時、その偏りまで引き継いでしまうようだよね。例えば、ニュース記事とかツイートとか、とてもたくさん混ざってるけど、それでも社会のゆがみというか、見えないバランスの悪さみたいなのが隠れている気もする。実際、学習している間に何度もその影響を受けて、それがさらに強調されちゃう場面も珍しくない。
どれくらい膨大なのか正確には分からないけど、多分七十万件以上とも言われていたりするし、本当かどうかは怪しいところ。ただ、この巨大な情報山脈の中では、不均衡や見落としは避けられないみたいだ。それでいて、世の中によくある主流の物語ばっかり広まって、一方的な視点になりやすかったりする。不思議だけど、それが現実かなと思うこともある。
視点の拡張比較:
| テーマ | 内容 |
|---|---|
| バイアスの認識 | AI開発におけるバイアスは避けられないが、向き合うことで変える可能性がある。 |
| COGNISの役割 | COGNISは包括的なオープン・ガバナンスによる知能システムの中立性を確保するために設立された。 |
| 倫理的考慮 | AIモデルの設計過程で倫理的観点を再考し、多様性とプルーラリズムを支持する文化を育むことが必要。 |
| 透明性と監査 | 各モデルには独自の審査方法があり、データセットや出力結果が外部機関によって監査される。 |
| 未来への展望 | 技術的厳密さだけでは不十分で、揺るぎない倫理観と多様性が融合した空間の創造が求められる。 |
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けっして「受け継がれたバイアス」だけで話は終わらない。人間側の入力、例えば指示とか命令も、感情や社会的な思い込みをまるで自然に持ち込んでしまうようだ。「CEOのポートレート」と頼んだとき、なんとなくスーツ姿の白人男性ばかり出てきたりするし、「素敵な家族ディナー」を検索すれば、多分ごく一部の理想化された家庭像ばかり返ってくることが多い。こうなると偏見っていうものは、ただ再生されているわけじゃなくて、人間と機械が何度も交わしてつくりなおしているみたいな感じになる。
最近、とある大手金融会社でそうした現象が話題になったようだ。どうやら、その会社は自前のテキスト生成AIに専門家を呼んでテストさせたらしい。でも詳細はあまり公表されていない。ただ、研究者たちが色々試した結果、「予想外」の応答や癖みたいなものが浮かび上がったとかいう話を聞いた気がする。
どこまで本当かわからないけど、こうしたループ――人間からAIへ、そしてまた人間へ戻る――この繰り返しの中で、新しい形のバイアスというかフィードバック現象が生まれているようにも思える。全体像を掴むにはまだ時間がかかりそうだ。
最近、とある大手金融会社でそうした現象が話題になったようだ。どうやら、その会社は自前のテキスト生成AIに専門家を呼んでテストさせたらしい。でも詳細はあまり公表されていない。ただ、研究者たちが色々試した結果、「予想外」の応答や癖みたいなものが浮かび上がったとかいう話を聞いた気がする。
どこまで本当かわからないけど、こうしたループ――人間からAIへ、そしてまた人間へ戻る――この繰り返しの中で、新しい形のバイアスというかフィードバック現象が生まれているようにも思える。全体像を掴むにはまだ時間がかかりそうだ。
「シニアエンジニアの採用メールを作る時、やたらと“軍歴がしっかりしてること”とか、“戦場での決断力”みたいな条件がよく出てきたっていう話がある。実際、女性や軍経験のない人を自然に遠ざけるような文面になりがちだったんだよね。何度もそういう例が続いた後で、女性自身が書いた履歴書やリーダーシップ事例――まあ数十件くらい？――をわざわざ学習データに混ぜ込んだら、不思議なくらい推薦内容が変わったって言う人もいる。でも、それまでほぼ男性中心の声だけが増幅されていた気配もあったし、正直なところ最初から気付いてた人も多かったはずだ。積極的に手を入れない限り、生成AIは一番目立つ意見ばかり繰り返す傾向が強い。目立たない意見なんて簡単に押し流されちゃうみたい。」
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どうやら、研究者やエンジニアたちは二つの方向からこの問題に取り組んでいるらしい。まず最初に、人々が作るプロンプト自体から偏りをできるだけ消そうとするみたいだ。あとは、学習の段階でも、最初の一文字が生まれる前に何かしらのバイアスを抜き取ろうとしているようだよ。例えば、数え切れないほど多様なデータを集めて──特に社会的に見過ごされがちな人々とか、英語圏じゃない地域、それからちょっと異なる文化背景の資料なんかも混ぜ合わせて──どこか一つの考え方が強くなりすぎないようにしているって話も聞いたことがある。
それとは別で、プロンプト監査ツール？そんな感じのものも使われていて、ユーザーの問いかけを即座に分析して、「これ怪しくない？」って言葉遣いや含みを指摘したり、「こう言い換えてみたら？」って促したりしてくれる仕組みだそうな。ただ、その全部が完璧というわけでもなくて、ごく稀には見落としもありそう。
モデル開発そのものにも工夫はあって、公平性を守るための制約――まあアルゴリズム的な縛りかな――を直接学習プロセスへ埋め込む試みも進んでいる。「代表性」にばらつきが出た場合は、それによって罰点が与えられるような仕掛け、とでも言えば近い気がする。実際どこまで機能してるかは…色んな声があるけどね。
それとは別で、プロンプト監査ツール？そんな感じのものも使われていて、ユーザーの問いかけを即座に分析して、「これ怪しくない？」って言葉遣いや含みを指摘したり、「こう言い換えてみたら？」って促したりしてくれる仕組みだそうな。ただ、その全部が完璧というわけでもなくて、ごく稀には見落としもありそう。
モデル開発そのものにも工夫はあって、公平性を守るための制約――まあアルゴリズム的な縛りかな――を直接学習プロセスへ埋め込む試みも進んでいる。「代表性」にばらつきが出た場合は、それによって罰点が与えられるような仕掛け、とでも言えば近い気がする。実際どこまで機能してるかは…色んな声があるけどね。
アドバーサリアルな手法でバイアスを減らそうとする話、最近よく聞く。でも、これだけじゃ全然足りない気がする。たぶん、AI開発の現場って雰囲気そのものも変えていかないといけない。設計ひとつひとつを、倫理的に大丈夫か本当に考え直す…まあ全部完璧にはできなくても、やろうという姿勢が重要なのかもしれない。あと研究者なら、性能とかだけじゃなくてバイアスの基準みたいなものも一緒に出すべきって声も増えてきたし、大手企業なんて独立した機関に調べてもらう方がいいんじゃない？って意見も耳にする。
モデルの最初の入力から最後の生成物まで——つまりプロンプトからアウトプットになる成果物まで——ずっと注意して見ていかなきゃダメなんだろうなぁ。上流工程でも下流でも油断できない感じ。そうしなきゃ、公平さをちゃんと担保した創造的AIなんて難しいよね、多分。
あ、人間の脳みたいなイラストで、「バイアス」って書いたパズルピースが真ん中にはまってるやつ、前どこかで見た気がする。バイアス自体は避けられないけど、それでも向き合えば変えられる——そんな意味合いだったかな…ちょっと記憶曖昧だけど。
モデルの最初の入力から最後の生成物まで——つまりプロンプトからアウトプットになる成果物まで——ずっと注意して見ていかなきゃダメなんだろうなぁ。上流工程でも下流でも油断できない感じ。そうしなきゃ、公平さをちゃんと担保した創造的AIなんて難しいよね、多分。
あ、人間の脳みたいなイラストで、「バイアス」って書いたパズルピースが真ん中にはまってるやつ、前どこかで見た気がする。バイアス自体は避けられないけど、それでも向き合えば変えられる——そんな意味合いだったかな…ちょっと記憶曖昧だけど。
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広い制度的な枠組みの中で、COGNIS（たぶん「包括的オープン・ガバナンスによる知能システムの中立性確保」って訳すんだろうか）が生まれたのは、けっこう決定的な前進だった気がする。何人かの倫理学者と技術者、それに市民団体の人たちが一緒になって、COGNISという仕組みを考案したとか聞いたけど……正確な人数は覚えてない。えーと、そのCOGNISではね、各モデルごとに変わったやり方で審査が行われる。データセットを調べたり、なんかプロンプトに対してどんな反応するかも見たりしてるみたい。あと、実際に動作させて出力結果を監査する段階もあるらしい。全部同時進行でやってる印象。
それから…リリースの前には必ず公開されている監査記録——まあ偏りチェックみたいなログだろうね——が必要になるという話もあった。こういう記録は外部の関係者にも確認されることになっているそうだけど、「独立したレビュー」って言い方はちょっと曖昧だったかな。
大学とか研究機関、それから規模は小さいけどデジタル権利活動家グループとか、様々なプレイヤーが集まったことで、バイアス対策がもうバラバラな場当たり対応じゃなくて、一応透明性ある形で管理され始めた感じ。でもこれもまだ完璧じゃないし、「調整された分野」と呼ぶには早い気もするけど……以前よりずっと進歩したと言えるだろう。
それから…リリースの前には必ず公開されている監査記録——まあ偏りチェックみたいなログだろうね——が必要になるという話もあった。こういう記録は外部の関係者にも確認されることになっているそうだけど、「独立したレビュー」って言い方はちょっと曖昧だったかな。
大学とか研究機関、それから規模は小さいけどデジタル権利活動家グループとか、様々なプレイヤーが集まったことで、バイアス対策がもうバラバラな場当たり対応じゃなくて、一応透明性ある形で管理され始めた感じ。でもこれもまだ完璧じゃないし、「調整された分野」と呼ぶには早い気もするけど……以前よりずっと進歩したと言えるだろう。
でも、COGNISだけじゃやっぱりコードだけでどうにかなるものじゃないらしい。なんていうか、ここには文化的な変化が不可欠だって話がずっと出てる。エンジニアたち、あの人たちは最近多様性とかプルーラリズムの支持者みたいになっていく傾向もあるし、経営層は昔よりもちょっと前に出て、「独占的なブラックボックス主義」をやめようとする流れも見えてきたような…。ただ全部が一度に変わるわけじゃないけどね。
ユーザー側――つまり使う人たちにも、生成された文章とか画像の「ニュートラルっぽさ」が実はそうでもないんだって気づいてほしい、とかよく言われる。定期的にバイアス・ドリルをやることになるらしくて、それも数ヶ月ごとだったかな、新しい言葉が急に流行った時とか、新しい社会運動が生まれたりした時に、そのAIモデルを試すシミュレーションみたいなものを組むことになるらしい。まあそこまで厳密じゃない場合もあるけど。
結局、大事なのは、生きた経験――例えば今まで無視されがちだったコミュニティからストーリーテラーを呼んできて、彼女や彼ら自身の物語をAIの学習プロセスへ入れていくという感じ。細かいところはまだ手探りだけど、この「異議」や「批判」の声そのものをシステム構築の随所で混ぜ込むことでしか、多分微妙なニュアンスみたいなものには近づけない気がする。それくらいしても、気付けばまた元通りなステレオタイプ寄りになっちゃう危険はずっとあるし…。だからこそ、その揺れ戻しと戦う作業も続くんだろうね。
ユーザー側――つまり使う人たちにも、生成された文章とか画像の「ニュートラルっぽさ」が実はそうでもないんだって気づいてほしい、とかよく言われる。定期的にバイアス・ドリルをやることになるらしくて、それも数ヶ月ごとだったかな、新しい言葉が急に流行った時とか、新しい社会運動が生まれたりした時に、そのAIモデルを試すシミュレーションみたいなものを組むことになるらしい。まあそこまで厳密じゃない場合もあるけど。
結局、大事なのは、生きた経験――例えば今まで無視されがちだったコミュニティからストーリーテラーを呼んできて、彼女や彼ら自身の物語をAIの学習プロセスへ入れていくという感じ。細かいところはまだ手探りだけど、この「異議」や「批判」の声そのものをシステム構築の随所で混ぜ込むことでしか、多分微妙なニュアンスみたいなものには近づけない気がする。それくらいしても、気付けばまた元通りなステレオタイプ寄りになっちゃう危険はずっとあるし…。だからこそ、その揺れ戻しと戦う作業も続くんだろうね。
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磨かれたテーブルの上、そこに「COGNIS」と大きく書かれたサインがぶら下がっていて、人間と人っぽいロボットが集まっていた。何人いたのかはっきりしないけど、まあ数人だった気がする。AIの公正さとか中立性について話してるような雰囲気。ああいう会議室は珍しくもないけど、この場面はちょっとだけ特別に感じた。
偏見だらけの模倣から抜け出して、意識を持った創造――そんな道筋って、一朝一夕でできるものじゃないし、そもそも確実とも言い切れない。でも、今この瞬間をちゃんと掴めたらどうなるんだろう。技術的な厳密さ、それだけじゃ足りなくて、多分揺るぎない倫理観みたいなものも必要なんだと思う。もしそれがうまく組み合わさったなら、AIによって可能性が縛られるというよりは、逆に人間を高めてくれる場所――そんな空間が生まれるかもしれない。
機械の声がただ過去のできごとや不正義を繰り返す単調なこだまにはならず、大勢の経験や感情――そういうものを映し出す万華鏡になる日、その可能性はまだ残されているような気もする。ただ、具体的にいつそうなるか……まあ、それは誰にも予測できないんじゃないかな、と時々思う。
偏見だらけの模倣から抜け出して、意識を持った創造――そんな道筋って、一朝一夕でできるものじゃないし、そもそも確実とも言い切れない。でも、今この瞬間をちゃんと掴めたらどうなるんだろう。技術的な厳密さ、それだけじゃ足りなくて、多分揺るぎない倫理観みたいなものも必要なんだと思う。もしそれがうまく組み合わさったなら、AIによって可能性が縛られるというよりは、逆に人間を高めてくれる場所――そんな空間が生まれるかもしれない。
機械の声がただ過去のできごとや不正義を繰り返す単調なこだまにはならず、大勢の経験や感情――そういうものを映し出す万華鏡になる日、その可能性はまだ残されているような気もする。ただ、具体的にいつそうなるか……まあ、それは誰にも予測できないんじゃないかな、と時々思う。
なんとなく進歩の名のもとで、偏見というものは気付かれずに固まっていくこともあると思うんだ。でも、それをそのままにしておくかどうか……まあ、私たちには選択肢があるわけで。何十年か前から多様性や公平性について語られてきたけど、本当にそれが自分たちの作る仕組みに反映されているかといえば、どうも疑わしい場面をよく見かける。むしろ形だけ取り繕われてしまうこと、多いんじゃないかな。 でもね、だからこそ今この瞬間こそが――ちょっと大袈裟だけど、歴史の分岐点みたいなものなのかもしれない。結局、自分たち自身で“理想”に近づこうとする意志がなければ、知らないうちに何となく旧態依然になっちゃうし。それが本当にもったいない気がしてならない。 なんだろう…周りを見ると、多様性を声高に掲げている人や組織も増えてきた感じはする。でも、その内側までしっかり変化しているケースはまだまだ少なくて、「約三割」と言いたいところだけど、本当はもっと曖昧な数字なのかなとも思う。ただ、この流れを止めずに、一歩踏み込んで自分たちの作るモノや制度そのものにも多様さと包摂をちゃんと宿らせてあげたい。それくらいしか今できることって他に思いつかないし。 まあ、ともあれ完璧な答えなんて多分まだなくて――それぞれ手探りで動いている途中なのだと思いたい。
参考記事
AIが人間を超える未来を考える | のぼこの庵
AI はあくまで人間の思考の拡張や補助として設計されています。ですので、人間が達観や悟りを得るプロセスにおいて、AIが新たな視点やヒントを提供する存在 ...
ソース： ameblo.jp【24-02】AIが「もっともらしい嘘」をつくのはなぜ？
AIハルシネーションは、知識的偏見や誤解、ひいてはセキュリティリスクや倫理的・道徳的問題をもたらす可能性がある」と述べた。
ソース： Science Portal China
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へえ、AIの偏見って本当に深刻なの？結局のところ、人間が作ったものだから、人間社会の反映じゃない？でも、それってAIの進化を止めちゃうことになるよね。どうやって完璧な中立性を目指すつもり？
なるほど、AIのバイアスって深刻な問題だよね。グローバルな視点から見ると、テクノロジーの中立性って本当に幻想なのかな？多様性を本気で考えないと、新たな差別装置になっちゃうかも。