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人工の心的現象：AIモデルにおける知覚バイアスを検出するための精神物理学的枠組み

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田中専務

拓海先生、最近「AIの偏りを心理学風に測る」みたいな論文を耳にしましたが、うちの現場で何が変わるんでしょうか。要するにコスト対効果はどうなるのか気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分解していけば必ず分かりますよ。結論だけ先に言うと、今回の手法は「黒箱のAIが内部でどんな偏りを持っているか」を外側から定量的に推定できるようにする枠組みなんですよ。導入で得られる利点は3つに集約できます。まず、偏りの有無を科学的に検出できること、次にその強さを比較できること、最後に複数のモデルやデータセットで一貫して使えることです。

田中専務

ええと、それは具体的にはどういう手順でやるんですか。現場のエンジニアに丸投げしても意味が伝わるでしょうか。

AIメンター拓海

良い質問です。簡単に言うと、心理学で使う「2AFC」こと Two-Alternative Forced Choice（2AFC／二者択一強制選択）を模した問いをAIに投げて、応答のばらつきや偏りを統計的に解析します。エンジニアには手順として問いを作ること、モデルに投げること、結果を集計することを渡せばよく、専務は結果の

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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