拓海先生、最近部下から「AIの画像生成が偏っているから対策が必要だ」と言われて困っております。要するに写真を作るソフトが偏見を持つってことですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。最近の研究は、学習済みのテキスト→画像生成モデルに対して、導入後（デプロイ時）に公平性を指示して出力を修正する方法を提案しているんです。
導入後に修正できるというのは聞き慣れない話です。現場にある既存のモデルを作り直さずに済むのですか？
はい、その通りです。既存のモデルを再学習する代わりに、生成過程に追加の「公平性ガイダンス」を入れて、出力の属性分布を調整するアプローチです。運用負荷を抑えられる点が大きな利点ですよ。
現場に優しいのは安心です。しかし、どのようにして「公平」を判断し、指示するのですか？我が社で言えば投資対効果が知りたいのです。
良い質問ですね。ここでの要点は3つです。1つ目、ユーザー定義の「望ましい属性比率」を与えられる点。2つ目、既存の生成プロセスに追加のガイダンス項を入れて調整できる点。3つ目、結果を検証するために分類器で属性比率を測る点です。一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、ユーザーが「こういう比率で出てほしい」と指示するのですか。これって要するにモデルが出す結果を運用側で補正する仕組みということ？
そうですよ。要するに、モデルの黒箱を直接いじるのではなく、生成の出力段階でガイドを追加して望ましい分布へと近づける方法です。たとえば「消防士」の画像が男性寄りなら、女性比率を上げるという指示を与えられます。
運用で補正できるとは言っても、誤った指示を与えると別の偏りを生みそうです。それをどう防ぐのですか？
重要な指摘です。ここでも3つの運用ルールが役に立ちます。まず、指示は明確で測定可能な比率にすること。次に、出力を分類器で定量評価して期待値と比較すること。最後に、ルックアップテーブルのように検証済みの指示セットを用意して自動化することです。これでリスクは大幅に下がりますよ。
なるほど、検証のサイクルが肝心ということですね。導入コストはどれほど見積もればよいでしょうか。人手や時間を教えてください。
まずは小さなパイロットで十分です。具体的には数十〜数百件のプロンプトを対象に、公平性指示を試し、分類器で評価するための数日から数週間の作業です。大規模導入はこの結果を踏まえた段階的展開で十分ですよ。
わかりました。最後に一つ確認させてください。我々が現場で使ううえで、最初に取り組むべきポイントは何ですか？
優先順位は3点です。1つ目、業務で問題になる偏りの具体例を洗い出すこと。2つ目、小さなサンプルで公平性指示を試すこと。3つ目、評価・モニタリングの体制を作ること。大丈夫、一緒に進めれば必ず形になりますよ。
ありがとうございます。自分の言葉でまとめると、既存の画像生成モデルを作り直さずに、出力段階で公平性の指示を与えて望む属性比率に近づける方法を試して、結果を定量的に評価して運用へ移す、という理解でよろしいですね。
