事前学習とダウンストリーム設定におけるバイアス評価とデバイアシングのギャップ

（The Gaps between Pre-train and Downstream Settings in Bias Evaluation and Debiasing）

田中専務

拓海先生、お世話になります。うちの若手が「PLMのバイアスは事前学習と実務で挙動が違う」と言ってきて、正直何を基準に対策すればいいか分かりません。これって要するにどう違うんですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、事前学習で出る性向と、実際に業務用に手を加えた後の出力が一致しないことが問題なんですよ。大丈夫、一緒に順を追って整理しますよ。

田中専務

事前学習ってPLMのことですか。難しい言葉が多くて恐縮ですが、まず何が変わるのか簡単に教えてください。

AIメンター拓海

まず用語整理です。Pre-trained Language Model (PLM)事前学習済み言語モデルは大量データで学習済みの基礎エンジンです。その上でFine-tuning (FT)ファインチューニングはモデルの中身（パラメータ）を書き換える方法で、In-context Learning (ICL)コンテキスト内学習はプロンプトを与えて挙動を変える手法です。要点は三つ、影響範囲、保たれる情報、そして下流性能への影響です。

田中専務

これって要するにFTは中身を書き換えてしまうから、事前学習で得た良い情報も失いかねないと。ICLは書き換えないから安全ということですか？

AIメンター拓海

その理解でほぼ合っています。補足するとFTは強力でタスク適合が進む反面、事前学習で得た広い知識や望ましい出力傾向が変わりやすいのです。ICLはプロンプトで誘導するため、元の出力傾向を比較的保ったままバイアスを緩和できることが多いのです。とはいえICLにも限界はありますよ。

田中専務

現場に入れたときの性能低下が心配です。投資対効果の視点で、どちらを選ぶべきか判断材料を三つ教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい視点ですね！判断材料は三つです。第一に下流タスクの性能低下の許容度、第二にモデルの更新コスト（再学習や検証にかかる時間と費用）、第三に継続的な監査可能性です。ICLはコストが低く検証も単純だが、効果が限定的な場合がある。FTは効果が大きい反面コストと副作用がある、です。

田中専務

わかりました。最後に一言でまとめると、どう現場に説明すればいいですか。長くは聞けませんが。

AIメンター拓海

大丈夫です、要点は三つです。まず「FTは深く直すがリスクも伴う」。次に「ICLは浅く誘導して安全性を保ちやすい」。最後に「実践では両者を組み合わせ、運用段階で監査を回す」が良い方針ですよ。一緒に計画を作れば必ずできますよ。

田中専務

ありがとうございます。では私の言葉でまとめますと、事前学習の傾向は大事だが、手を入れると変わる。だからまずはICLで様子を見て、効果が足りなければ慎重にFTを検討する、という順序で進めれば良い、という理解で間違いないでしょうか。