人間とLLMの主観的表現解釈におけるズレの発見

（UNCOVERING GAPS IN HOW HUMANS AND LLMS INTERPRET SUBJECTIVE LANGUAGE）

田中専務

拓海さん、お時間よろしいでしょうか。部下から「主観的な指示でAIの挙動が変わる」と聞きまして、具体的にどういう問題かイメージがわきません。要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、我々人間が使う「やさしくして」「熱意ある感じで」といった言葉が、モデル側では別の挙動を引き起こすことがあるんですよ。大丈夫、一緒に見ていけばわかりますよ。

田中専務

それは困ります。現場から「もっと親しげに」とか「熱量高く」といった要望が来るんですが、逆に変な出力が出ると困ります。具体的にはどんなズレがあるのですか。

AIメンター拓海

論文では、人間が似ていると判断する表現同士をモデルも同じように扱うとは限らない、という点を示しています。例えば「軽い冗談で」と頼んだらモデルが失礼な表現になったり、「元気よく」と指示したら誤情報を付け加えることがあったりするのです。

田中専務

これって要するに、人間の感覚で近い言葉でも、AIにとっては全く違う命令になってしまうということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。要点は三つです。第一に主観的フレーズの「モデル内での扱い方」を可視化する手法を作ったこと、第二に人間とモデルの期待が一致しないケースを系統的に洗い出したこと、第三にその発見が安全性や品質に直結する点です。安心して、順を追って説明しますよ。

田中専務

現場への導入を考えると、どの段階でこの差分を見つければよいでしょうか。トレーニング時ですか、それとも運用時に監視すべきですか。

AIメンター拓海

理想は両方です。まず開発段階で「モデルの operational semantics（モデルの動作上の意味）」を調べて潜在的なリスクを洗い出し、次に運用でモニタリングして実際の出力が期待と乖離していないかを監査する流れが現実的ですよ。

田中専務

監査や検出が必要なのは理解しましたが、コストもかかります。投資対効果の観点で優先順位を付けるなら、どこから手を付けるべきでしょう。

AIメンター拓海

まずはハイインパクトな場面、つまり外部公開やブランドに直結するコミュニケーションからです。次に、頻度の高いテンプレートやプロンプトを優先的に評価する。最後に検出手法を自動化していけば、費用対効果は高くなりますよ。

田中専務

ありがとうございます。では、最後に私の理解を整理してよろしいですか。私の言葉で言うと、今回の研究は「人間が近い言葉だと思っている表現でも、モデルは別の反応をすることがあると示した」ということですね。これで合っていますか。

AIメンター拓海

その通りですよ、田中専務。言い換えれば、人間の直感だけで運用すると予期せぬ副作用を見逃すリスクがあるということです。一緒に次のステップを考えていきましょうね。