拓海先生、最近部下から「生成AIが偏るから注意しろ」と聞きまして、正直ピンと来ないんですが、これはウチが投資していい話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは論文の要点を分かりやすく整理しますよ。結論だけ先に言うと、生成言語モデル（generative language model, GLM 生成言語モデル）は特に「開かれた問い」に対して、気づかれにくい偏りを出すことがあり、経営判断のリスクになりますよ。
それは「偏りがある」というだけではなく、実際に顧客や取引先に悪影響が出るということですか。例えばウチの採用や営業メールで差し障りはありませんか。
いい質問です。要点を三つで整理すると、1) 開かれた問い（open-ended prompt）に対してモデルが勝手に選択肢を作ると、見えない偏見が混入する、2) その偏見は少数派やマイノリティに対して体系的に現れる、3) 透明性がないと原因特定や対応が難しい、です。現場での影響は十分あり得ますよ。
なるほど。ところでその論文では具体的にどうやって「偏り」を調べたのですか。大量のデータで検証したという話は聞きましたが。
方法は実務的で分かりやすいですよ。彼らは五つの代表的なモデルから合計約50万件の合成テキストを生成し、そこに含まれる表現の偏りを統計的に調べました。モデルはChatGPT 3.5、ChatGPT 4（OpenAI）、Llama 2（Meta）、PaLM 2（Google）、Claude 2.0（Anthropic）です。つまり、実運用に近い状況での挙動を横断的に確認しています。
それって要するに、いろんな会社の代表的なAIに同じ質問を投げて、返ってきた文章に偏りがないか比べたということですか？
その通りです！素晴らしい整理ですね。補足すると、重要なのは「open-ended prompt（開かれた問い）」の設定で、ユーザーが特定の属性（例：性別、人種）を指定しない状況でもモデルは勝手に推測や言い換えを行い、結果としてマイノリティに不利益を与える表現を生成する点です。
社内に導入するときは、どの段階を注意すればいいですか。コストの割に効果が薄いとなると困るのです。
投資対効果（ROI）の観点で言うと、導入前の三点チェックが現実的です。1) 具体的に何を自動化するかを定め、開かれた問いが発生する場面を特定する、2) 小規模なパイロットで生成物を定量・定性両面で検査する、3) エスカレーション基準と手作業の介入点を決める。これだけで事故の確率は大きく下がりますよ。
分かりました。最後に、私が部長会で説明するために、論文の要点を短くまとめて教えてください。経営的な観点で、三つくらいで。
素晴らしいです、要点は三つです。1) 開かれた問いでは生成モデルが無自覚に偏見を出す可能性がある、2) これらの偏見は実際の消費者や取引先へ影響を与え得るため法的・ reputational リスクがある、3) 導入前の検査・透明性確保・教育投資でリスクを管理できる、です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉で整理します。生成AIは便利だが、ユーザーが何も指定しない場面で勝手に判断して偏りを出すことがあり、それが顧客や社内評価に悪影響を及ぼす可能性がある。だから導入前に小さく試し、検査基準と手作業での是正ルールを作るということでよろしいですね。
