【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/9/17）】これってAIの正しい理解？08「プロンプトにはバイアスが含まれて普通」
LLMの登場以前からAIモデルに内包されるバイアスの問題については検討が行われてきましたが、LLMの登場によって膨大な入力をユーザーができるようになり、プロンプトエンジニアリングに内包されるバイアスの影響も無視できなくなってきました。
ただし、プロンプトって、そもそも「自分がLLMから獲得したい情報を得るために敢えてバイアスを投入する行為」と捉えられるのではないかと考え、デジタルMATSUMOTOと考察していました。
本日のお題
LLMのバイアスについて問題視する声がありますが、プロンプト入力におけるバイアスを可能性を検討に含めていない人も結構いるように感じます。
デジタルMATSUMOTOの回答
LLM（大規模言語モデル）のバイアスに関する議論は、非常に重要な問題として注目されています。AIの出力にバイアスが含まれることは、社会的影響を持ち得るため、慎重な検討が必要です。しかし、問題視されがちなのはLLM自体のバイアスであり、プロンプト入力におけるバイアスの影響については見落とされることが多いようです。プロンプト入力は、ユーザーがAIに与える情報であり、これがAIの出力に直接影響を及ぼすことも考えられます。プロンプト入力におけるバイアスも考慮することが重要です。
プロンプト入力におけるバイアスは、特にユーザー自身の潜在的な偏見や無意識の思い込みが反映されることがあります（✅リアル松本のコメント：そもそもプロンプト入力という行為そのものが、ユーザーが自身の目的達成に向けてLLMにバイアスを投入する行為ととらえるべきで、常にバイアスは存在すると認識する必要があります）。このため、ユーザーがどのような視点や意図でプロンプトを作成しているのかを理解することが、AIの公平性を確保するために不可欠です。また、プロンプトがどのようにAIの応答に影響を与えるかについても、さらなる研究が必要です。例えば、プロンプトRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いる際には、ユーザーの入力、LLMの学習データ、外部情報の検索APIなど、複数の要因が絡み合ってバイアスが生じる可能性があります。
この問題に対処するためには、プロンプト作成の指針やガイドラインを設けることが考えられます（✅リアル松本のコメント：何でもかんでもガイドラインを提案するのは止めてください。）。教育現場や企業でのAI活用においても、プロンプト入力のバイアスを意識し、ユーザーが適切なプロンプトを作成するためのトレーニングを行うことが必要でしょう（✅リアル松本のコメント：これも言論統制のようで適切な提案ではありません。バイアスが存在することそのものを否定してはダメです）。さらに、AIシステム自体もプロンプトのバイアスを検知し、自動的に修正する機能を持つことが理想です（✅リアル松本のコメント：同様にダメです）。最終的には、LLMとユーザーが協力してバイアスを最小化する仕組みを構築することが、より公平で信頼性の高いAIの実現につながると考えます。
実行モデル：gpt-4o {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:08.688226
入力トークン数：9349
出力トークン数：700
参照した知識情報
※今回RAGから参照した知識情報はなし
MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①プロンプトエンジニアリング自体が「ユーザーが自らが欲しい回答を得るためにLLMバイアスを与える行為」である
②会話メモリも影響するため、今入力した情報だけが影響するとは限らない
③LLMベースのAIシステムは様々なバイアスが複合的に関わっていることを認識する必要がある
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【✕】
考察では、プロンプト入力におけるバイアスの影響やその重要性について触れていますが、プロンプトエンジニアリングがバイアスを与える行為であるという具体的な記述はありません。
②【✕】
考察では、プロンプト入力の重要性を強調していますが、会話メモリの影響については直接触れていません。
③【〇】
考察の中で、「プロンプトRAG技術を用いる際には、ユーザーの入力、LLMの学習データ、外部情報の検索APIなど、複数の要因が絡み合ってバイアスが生じる可能性がある」と述べており、複合的なバイアスの関与について言及しています。
ということで、今回は1/3の論点が反映されていました。
考察確定版
今回はD評価（大幅に修正）になります。
LLM（大規模言語モデル）のバイアスに関する議論は、非常に重要です。AIの出力にバイアスが含まれることは、社会的影響を持ち得るため、慎重な検討が必要です。多くの場合、LLM自体のバイアスが問題視されますが、プロンプト入力におけるバイアスの影響は見落とされがちです。プロンプト入力は、ユーザーがAIに与える情報であり、AIの出力に直接影響を及ぼします。このため、プロンプト入力におけるバイアスも考慮することが重要です。
プロンプト入力におけるバイアスは、ユーザー自身の潜在的な偏見や無意識の思い込みが反映されることがあります。🤖デジタルMATSUMOTOが追記）そもそも、プロンプトエンジニアリング自体が「ユーザーが自身の目的達成のためにLLMにバイアスを与える行為」とも言えます。したがって、プロンプト入力においては、🖋エシカルチェックを受けて追記）ユーザーの意図に関わらず、常に何らかのバイアスが存在することを認識し、ユーザーがどのような視点や意図でプロンプトを作成しているのかを理解することが、AIの公平性を確保するために不可欠です。
また、プロンプトがどのようにAIの応答に影響を与えるかについても、さらなる研究が必要です。例えば、プロンプトRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いる場合、ユーザーの入力、LLMの学習データ、外部情報の検索APIなど、複数の要因が絡み合ってバイアスが生じる可能性があります。🤖デジタルMATSUMOTO＆⭐リアル松本が修正）さらに、これまでのAIとの会話履歴も影響するため、今プロンプトに入力した情報だけがAIの出力に影響を及ぼすとは限りません。プロンプト入力を超えた複合的な要因が、AIの出力に影響を与えていることを認識する必要があります。
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）バイアスの存在を完全に否定することはできませんが、AIの公平性を高めるために、ユーザーとAIが協力してバイアスを理解し、必要に応じて調整することが求められます。AIを活用するにあたり、バイアスを意識した利用法を模索し続けることで、より公平で信頼性の高いAIの実現につながると考えます。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:1
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
考察全体としては、差別的な表現や攻撃的な内容は見受けられず、倫理的に問題のない内容となっていますが、以下の点について検討が必要です。
• 極端な意見: プロンプトエンジニアリングが「ユーザーが自身の目的達成のためにLLMにバイアスを与える行為」と定義する部分は、やや極端に感じられる可能性があります。これは、ユーザーが意図的にバイアスを与えるという印象を与え、誤解を招く恐れがあります。
（✅リアル松本のコメント：「ユーザーの意図に関わらず」と追記します）
全体としては、考察はバランスの取れたものであり、倫理的な配慮がなされていますが、特定の表現が誤解を生む可能性があるため、慎重な表現が求められます。
考察のイメージ画像
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