AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの社員が『AIで画像を作ると偏った描かれ方をするらしい』と言い出して、正直何を心配すればいいのか分からなくなりました。具体的にどういう問題が出るんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は三つで説明できますよ。まず、テキストから画像を作るツール（Text-to-Image、T2I＝テキスト→画像生成）は学習データの偏りをそのまま反映しがちですよ、次に特定の社会集団がステレオタイプで描かれるとその集団に対する誤った認識が広がる、最後にビジネス上はブランドリスクや取引先との信頼損失につながり得ます。
なるほど。ツール自体がデータの偏りを学んでしまうと、そのまま外に出ると。うちの現場で具体的にはどんな場面で問題になるのでしょうか。
例えばマーケティング素材や採用ビジュアル、顧客向けのプレゼン資料です。そこに偏ったイメージが紛れ込むと、無意識に相手を傷つけたり誤解を招いたりしますよ。特に海外展開で現地の社会的背景に無知なまま使うと、予期せぬ炎上や信頼低下につながります。
それは困りますね。今回の論文では『カースト』について触れていると聞きましたが、それって要するに社会的な身分の違いをAIが勝手に画像に反映してしまうということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。論文はText-to-Image（T2I）モデルの一つであるStable Diffusionが、インドのカースト制度という複雑な社会的階層をどのように表象するかを調べ、上位カーストと下位カーストで描かれ方が体系的に異なることを示していますよ。要点は三つ、データ由来の偏り、表象の固定化、そしてその社会的影響です。
分かりました。で、うちが対策を検討するとき、最初に何を評価すればいいですか。投資対効果の観点で優先順位を付けたいのですが。
大丈夫、一緒に整理できますよ。まず現在使っている画像生成の用途と露出頻度を評価すること、次に生成画像が与える対外的リスク（取引先や顧客への影響）を見積もること、最後にフィルタリングやプロンプトガイドラインの導入で得られる効果を比較すること、この三点で判断すれば投資の優先度が明確になりますよ。
なるほど。具体的な対策は難しそうですが、うちの規模でもできることはありますか。外注と内製、どちらが現実的でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！規模感に応じた実務アプローチとして、まずは外注で安全弁を作る（ポリシーや検査フロー）、次に重要な用途のみ内製で運用してノウハウを蓄積するやり方が現実的です。重要なポイントは、初期は低コストでリスクを可視化し、段階的に内製化するロードマップを持つことですよ。
分かりました、まずは外注で検査フローを作って、それから重要用途を内製化するという順序ですね。これって要するに、小さく試してから投資拡大する段階的な導入ということですか。
その通りです、大丈夫ですよ。そのやり方だとコストを抑えつつリスクを管理でき、学びを活かして段階的に効果を最大化できますよ。最後にもう一度整理すると、問題の本質はデータに由来する偏り、影響を評価して優先度を付けること、そして段階的に対策を導入することの三点です。
よく分かりました。自分の言葉で説明すると、今回の論文は『テキスト→画像生成が持つデータ由来の偏りが、社会的弱者を固定的に描き、問題を拡大するので、まずは影響度を測って小さく対処し、徐々に管理方法を固めるべきだ』ということですね。
