拓海先生、最近社員に『AIの評価データに偏りがある』って言われましてね。現場に導入する前に、まず何が問題なのか端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、学習に使う「好み情報」が知らないうちに偏っていて、そのままモデルに覚えさせると現場で意図しない振る舞いをする、ということですよ。
それはつまり、評価した人の好みがそのまま製品の振る舞いに反映されるということですか。投資対効果を考えると、事前にそれを見える化できるなら安心なんですが。
その通りです。今回の研究はまさに『好み（preferences）』を人が読める『原則（constitution）』に変えて、どの程度元の評価と一致するかを測る手法を提示しています。要点は三つ、可視化、編集可能性、そして効率性ですよ。
うーん。専門用語が出てきましたね。『好みを原則に』って、要するにどうやってやるんですか。これって要するに、人の選好パターンを見つけてルールにするということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。詳しく言うと、大規模言語モデル（Large Language Model, LLM, 大規模言語モデル）に候補となる原則を生成させ、類似性でまとめて重複をはぶき、元のペア比較の選択を再現できるかで原則を検証する流れです。一言で言えば『読みやすいルールで再現する試み』ですよ。
例えば現場の評価で『断定的な表現が好き』みたいな偏りがあるなら、それを『断定的を好む』という原則にしておくと、後で見直しやすいと。なるほど、運用上はありがたいですね。
その通りです。さらに重要なのは、この方法が少ないデータで個人ごとの『原則集（constitution）』を作れる点です。つまり、全社共通ルールと個人仕様の両方を低コストで生成して比べられるんです。
実務的に聞きたいのですが、これって本当に『編集可能』なんですか。現場から『やっぱりこれ要らない』と言われたら、すぐ直せるのか心配でして。
大丈夫、そこがこの手法の利点です。原則は人間可読な自然文で作られるため、経営判断やコンプライアンス、人事の観点から編集や削除が容易です。要点を三つでまとめると、解釈可能であること、低コストで作れること、そして現場適合性が高いことです。
最後に投資対効果の話を。これを導入するとどんな効果測定ができるんでしょうか。成果が見えないと予算通せません。
素晴らしい着眼点ですね！評価軸は三つです。まず原則で再現できる一致率（agreement）を使って偏りの大きさを定量化できます。次に原則を編集した場合のモデル出力の変化を測り、業務影響を試算できます。最後に個別ユーザーの原則を作って現場カスタマイズ費用と効果を比較できます。
わかりました。要するに、好みの傾向を読めるルールに落として、それを基にモデルの振る舞いを数値で確かめられる。投資すれば、導入後のリスクを減らせるということですね。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな現場で試し、原則の品質と運用コストを測ることから始めましょう。
では私の理解を一言で言います。嗜好のデータから人が読める原則を作り、その原則で元の評価がどれだけ再現できるかを見て、必要なら原則を編集して現場に合うように調整する。これで導入リスクを下げる、ですね。
