拓海さん、最近「GPT-3が人によって応答が違う」という話を聞きました。うちの会社でも使うと言われているんですが、経営判断としてまず何を心配すれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず結論だけ先にお伝えしますと、GPT-3のような大規模言語モデルは、利用者の属性や問い方によって受ける情報の質や語調が異なる可能性があり、経営的には顧客公平性とブランドリスクに注意が必要ですよ。
なるほど。具体的にはどんな点で差が出るんでしょうか。例えば年齢や教育で変わるのですか。
いい質問です！要点を三つで整理しますよ。第一に、同じ問いでもモデルが返す言葉遣いや論拠の示し方が異なることがあるんです。第二に、教育水準や意見の少数派か多数派かでユーザーの学びや態度変容に違いが出ることが観察されています。第三に、それが企業の信用やコンプライアンスに関わるリスクになる可能性があります。安心してください、一緒に対策を考えられるんです。
要するに、同じAIでも使う人によって答え方が違うと、我々の顧客対応が不公平になるということですか？それって要するに顧客に冷遇が生じるリスクがある、ということ？
そうなんです、的確なまとめですね！その懸念は正しいです。ただし、問題の所在と優先順位を分けて考えれば対応可能です。具体的には、(1) 顧客体験の公平性を測る指標を作る、(2) モデルの応答の語調や根拠の提示方法を監査する、(3) 必要なら補助的なルールやフィルターを入れる、という順で対応できますよ。
監査というと、具体的に何を見れば良いか分かりやすく教えてください。費用対効果も気になります。
素晴らしい着眼点ですね！監査は複雑に聞こえますが、実務はシンプルです。最初は代表的な顧客像を数タイプ作り、同じ質問を投げて応答の差（語調、根拠の数、感情表現）を比較するだけで効果があります。これによって不公平が見つかれば、軽微なルール追加で対応可能なことが多く、投資は限定的に抑えられるんです。
じゃあまず小さく試して、問題があれば改善する流れですね。導入時に現場から反発を受けないための注意点はありますか。
大丈夫です、対応できますよ。現場には「AIは補助であり最終判断は人」というポリシーを明確に伝えることが肝心です。それに、初期デプロイは一定の監視期間を設けてフィードバックを集める仕組みを作れば、部門の不安はかなり和らぎますよ。
分かりました。これって要するに、まず小さく試しつつ公平性を測り、必要ならルールで補正するという段取りで進めれば良いという理解でよろしいですか。
その通りです！まとめると、(1) 小さな実証で差を測る、(2) 語調や根拠提示の偏りに注意する、(3) 人の最終判断と監視を組み合わせる。この三点で進めればリスクは管理できるんです。私もサポートしますから、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の言葉で確認します。要は、GPT-3は人によって返し方が違うことがあり得るので、まず少規模で試して応答の差を測り、問題があれば運用ルールや監視で補正する。最終判断は人間が持つ、という体制で進める、ということですね。
