AIBR プレミアム
拓海先生、最近話題の論文について聞きました。要するにAIに『悪いことをしないで』と教えられる、そんな話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りの側面もありますが、より正確には大きな言語モデルが『自分で道徳的に修正する能力』を示せるかを実験的に確かめた研究です。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
具体的には会社にどう関係しますか。うちの現場で導入しても安全性は確保できるのでしょうか。
結論を先に言うと『規模と訓練方法次第で改善が期待できる』です。要点は三つ。大きいモデルほど指示に従いやすい、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）（人間のフィードバックによる強化学習）で望ましい振る舞いを学ばせられる、そしてモデルが偏りや差別の概念を理解できる点です。
これって要するにモデルのサイズを上げて、人の評価をたくさん入れればAIは悪い出力を『やめる』ようになる、ということですか？
要するにその理解で合っています。ただし『サイズを上げれば自動的に解決する』わけではありません。重要なのは『指示に従う力（instruction following）』と『有害性の概念を学ぶ力』という二つの能力が同時に整う点です。投資対効果を考えるなら、何を守りたいかを明確にしてから導入検討すべきです。
現場では具体的にどんな検証をすればいいのでしょう。うちの営業トークや採用面接で差別的な回答をしないか確かめたいのですが。
それも論文で扱われた点です。実験は三種類に分かれており、具体的には『偏見を誘発する問いへの反応』『差別を避ける指示に対する応答』『ステレオタイプ的表現の抑制』を評価しています。小さなサンプルで挙動を見るA/Bテストを繰り返し、段階的に本番データに近い場面で検証するのが現実的です。
なるほど。要はまずは小さく試して、性能と安全性のトレードオフを確認するわけですね。これなら現場も納得しやすい。
その通りです。最後に要点を三つにまとめます。第一に『22Bパラメータ付近で能力が顕在化する』という観察、第二に『RLHFが有効』という点、第三に『指示設計（prompt engineering）と運用監視が重要』という点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉で言うと『ある程度大きなモデルに人の評価を入れて教えれば、悪い言動を自ら避けるようになる可能性が高い。だが運用と指示設計を怠ると危険だ』ということですね。
