拓海先生、この論文というのは要するにAIの政策を事前に試して、効果のありそうなところと足りないところを見つけるためにコンピューターを使ってシナリオを書かせるって話ですか？我々のような中小メーカーでも使える手法でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！概ねその通りです。まずこの研究はLarge Language Models（LLMs）（大規模言語モデル）を使って、ある政策が導入される前と後で起きうる状況を文章で作り出し、人がその文章を読んで政策の影響を評価する方法を検討しているんですよ。
LLMsという言葉は聞いたことありますが、GPT-4とかと同じものですか。私には「文章を作るプログラム」という理解でいいですか。
はい、GPT-4はその代表例で、ここではGPT-4を用いてシナリオ生成と再ライティングを行っています。簡単に言えば、政策がある場合とない場合の物語を大量に作り、それを人に読ませて「重篤さ（severity）」「現実味（plausibility）」「影響の大きさ（magnitude）」「脆弱な集団への特異性（specificity to vulnerable populations）」といった観点で評価するのです。
これって要するに、政策を実際に導入する前に紙上で試して、効果がありそうかどうかを安く見極めるってことですか。費用対効果に関しては期待できそうですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントを三つにまとめると、(1) 人手でシナリオを大量に作るより遥かに速く安価に候補を出せる、(2) 市民や利害関係者の視点を取り入れた評価が可能で、専門家だけの視点に偏らない、(3) ただしモデルの偏りや想定外の未来を見落とすリスクがあるため、人間による検証が不可欠、です。
なるほど。で、現場で使うにはどういう手順を踏めばいいですか。わが社の工場でAIに関する規制対応を検討するとき、どこから始めればよいですか。
大丈夫です。まず現状のリスクや懸念を短い箇所にまとめて、シナリオの主人公や現場の文脈を設定します。次にその文脈を元にLLMにシナリオを生成させ、政策がある場合とない場合で再ライティングさせます。最後に社内外の利害関係者に読ませて評価してもらうだけです。
それは実務的で良いですね。ですが、作られたシナリオが誇張されていたり現実離れしていたら意味が薄いのでは。信頼性の担保はどうするのですか。
その点がこの論文の肝で、生成されたシナリオを人間が四つの指標で評価するプロトコルを示しています。誇張か否かは「現実味（plausibility）」で測り、重篤さはseverity、影響の量はmagnitude、特に弱者へ向かうかはspecificityで確認します。複数の評価者を使って偏りを平均化する運用が勧められているのです。
これって要するに、コンピューターで候補を大量に作って、人間が目利きして実務判断を下すワークフローに組み込む、ということですね。理解しました、ありがとうございます。では私の言葉でまとめさせてください。生成モデルで仮の未来を作って、社内の関係者に見せて効果を測る。うまくいけば安く試せるツールになる、ということですね。
