拓海さん、最近部下から「AIで評価を自動化できます」と言われて困っています。評価って要は良い文章かどうかを機械が点数にするという理解で良いですか。現場に入れると得か損か、まずそこが知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大きく言うと、はい。今はLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルを使って、人がする評価を機械に代替させる流れがありますよ。結論を先に言うと、使えば効率は上がるが、注意点があるのです。大事なポイントを3つにまとめますよ。
3つですね。具体的にはどんな注意点でしょうか。投資対効果、現場での受け入れ、あと信頼性の観点が心配です。機械が高い点を付けたからといってそれが本当に良いのか、という懸念があります。
的確です。ここで本日扱う論文のポイントは、LLMが示す”likelihood（尤度）”に基づく偏りが評価に影響する、という問題提起です。言い換えれば、言葉の並びや構造の差だけで機械は点数をぶれることがあるのです。まずは基礎を押さえましょう。
尤度という言葉は聞き慣れません。要するに可能性という意味でしょうか。これって要するに文章が”らしさ”をどれだけ持っているかを点数化しているということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。likelihood（尤度）はモデルが「この文章は起こりやすい」と感じる度合いです。しかしそれは必ずしも意味の正しさや人間の評価と一致しません。論文ではそのズレを”likelihood bias（尤度バイアス）”と呼んでいます。
なるほど。で、現場に入れる場合、このバイアスはどう見つけて、どう直すんでしょうか。見つけ方が分からないと投資する判断ができません。
大丈夫です。一緒にやれば必ずできますよ。論文ではまず、モデルの出す評価スコアと人間の評価スコアの差分を計算し、その差が文章のlikelihoodとどれだけ相関するかを測ります。これによりバイアスの強さを定量化できます。現場ではサンプルを用意すれば同じことができますよ。
定量化までは分かりました。では直し方は？機械の癖を取り除くにはまた大きな投資が必要ではないですか。
安心してください。ここが論文の肝で、費用対効果を考えた実用的な方法が示されています。具体的には、バイアスが強く出る例を選んで、それをfew-shot（少数ショット、少数例）としてモデルの文脈に与えることで、評価結果の偏りを減らすという手法です。大がかりな再学習を必要とせず、現場で試しやすいのが利点です。
小さな例で直せるのは助かります。ところでそれをやると評価の精度も上がるんですか。つまり単に偏りを減らすだけでなく、人の評価に近づくんでしょうか。
はい、その通りです。論文の実験では、データから文章を作るタスクや文法修正タスクで、このfew-shot手法によりモデルの出すスコアと人間評価との相関が良くなったと報告されています。つまり信頼性が向上する可能性があるのです。
なるほど。要するに、まずバイアスを見つけて、その代表例をモデルに示すだけで、割と手軽に評価の質が上がる、という理解でよろしいですか。私の言葉で言うとそういうことになると思いますが。
その理解で完璧ですよ。大事なのは現場で試してみることです。大丈夫、一緒に段階的に進めれば導入リスクを小さくできますよ。次に、正確にどう使えるかを整理してお伝えしますね。
分かりました。まずは社内の評価データで簡単な検証をしてみます。拓海さん、今日はありがとうございました。自分の言葉で整理すると、LLMの評価は確かに便利だが”尤度”の癖で点数がぶれる。まずはバイアスを定量化して、代表的な偏り例を示すことで、手早く信頼性を高められる、ということですね。
