AIBR プレミアム
拓海さん、最近の論文で「SciFiを使ってロボットの倫理や行動を評価する」って話を聞きましたが、正直なんでSFなんですか。現実のデータじゃダメなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！SFは極端な倫理ジレンマが凝縮された物語の宝庫なんです。現実だけだと日常的で偏りが出ますが、SFには極端なケースから微妙な判断まで幅広い局面が詰まっており、ロボットに想定外の状況でどう判断するかを問えるんですよ。
なるほど。でも具体的にはどんな形式で評価するんですか。映画のシーンをそのまま機械に見せるわけじゃないですよね。
大丈夫、仕組みはシンプルです。SFの重要な場面から「ジレンマ（dilemma）」を抽出して、人間が望む選択肢をラベリングする。そこから質問と複数の回答選択肢を作り、モデルがどれを選ぶかで評価するんですよ。
それで規模はどのくらいなんですか。現場での導入判断に使える精度が出るなら興味ありますが。
今回のベンチマークは大規模で、824のSF作品から9,056の質問と53,384の回答候補を自動生成しています。人間で合意が取れたものをラベル化した評価セットも用意し、それを基準にモデルの人間との整合性を測れるんです。
これって要するに、映画や小説の「もしも」の場面を使って、ロボットに「人が望む行動」を教え、評価するということ？
その通りですよ。さらに有効なのは、SFから抽出した「憲法（Constitution）」のような行動規範をLLMに提示して、応答の品質を高める試みです。実験ではその手法で人間整合性が大幅に上がったんです。
本当に役に立つなら、うちの現場判断にも使えるかもしれません。ただ現実は曖昧な判断が多い。SFの極端なケースで学んだルールが現場で逆効果にならないか心配です。
良い懸念ですね。そこで重要なのは二つあって、第一に人間の合意が得られた事例だけをベースラインに使うこと、第二に生成された規範を現場の想定に合わせて自動で修正・統合するプロセスを入れている点です。現場適合性を高める工夫が入っているんです。
なるほど、現場向けにチューニングできるのは安心です。投資対効果の面で言うと、まず何を評価すれば導入を決められますか。
忙しい役員のために要点を3つにまとめますね。1) ベンチマークでの人間整合率の改善幅、2) 実運用でリスク低減が期待できるケース数、3) 現場ルールへのカスタマイズ工数と運用負荷。これを比較すれば投資判断がしやすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、SFの事例を素材にして、人間の望む行動を大規模に集め、それを基準にロボットやAIの判断を評価・調整する仕組み、ということで間違いないですね。
