ChatGPTに尋ねてみた⑤ 表現規制等の改善点
〔質問〕
生成AIサービスにおけるNSFWのプロンプト規制やSNSにおける誹謗中傷の規制などについてですが、現状は該当する単語や表現を検出すると規制がかかる仕組みになっているようで、文脈的に誹謗中傷であると読み取れても、該当するような単語や表現を回避している場合、通報しても対処されなかったり、生成AIで童顔（baby face）がNGワードとされてキャラクター造形に反映できなかったりということがあります。 このあたり、改善点はあるでしょうか？
〔回答〕
現状のNSFW規制や誹謗中傷規制に関する課題について、いくつかの改善点が考えられます。
1. 単語検出ベースから文脈理解型への進化
課題: 現行の仕組みでは、特定の単語やフレーズが含まれている場合に規制がかかる単純なルールベースのアプローチが多いです。そのため、文脈的には不適切な内容であっても特定の表現を避けることで規制を回避できる場合があります。
改善案:
文脈を解析するAIを組み込むことで、単語単位ではなく内容やニュアンスに基づいて不適切な表現を検出する仕組みを導入する。
例えば、Transformerモデル（BERTやGPTのような言語モデル）を活用し、文章全体の意図を評価するアルゴリズムを組み込む。
2. 透明性と柔軟性の向上
課題: 特定の単語（例: "baby face"）が一律にNGとなることで、正当な用途まで制限される可能性があります。こうした規制基準が不透明な場合、ユーザーが混乱することもあります。
改善案:
規制の理由や基準をユーザーに明示し、ケースバイケースでの対応を可能にする。
ユーザーに一定のフィードバック機能を提供し、不適切と判断された生成物や投稿について再審査を要求できるプロセスを整備する。
3. 多層的なリスク評価
課題: 単一のルールベースのシステムでは、複雑なケースやグレーゾーンを適切に扱えないことがあります。
改善案:
多層的なリスク評価モデルを導入する。例えば:
初期フィルタリング（明らかなNGワードの検出）
二次評価（文脈やニュアンスの評価）
最終確認（AIと人間のレビューを組み合わせたアプローチ）
4. 教育と啓発
課題: 規制が厳しいと感じる背景には、利用者の誤解や期待値の違いが影響していることもあります。
改善案:
規制の背景や社会的意義を利用者に説明するガイドラインを設ける。
不適切な生成物を避けるための具体例やベストプラクティスを提示する。
5. 文化的・倫理的配慮
課題: 規制基準が一律である場合、文化や倫理観の違いによる齟齬が発生する可能性があります。
改善案:
地域や文化に応じた規制基準を設ける。
ユーザーに選択肢を提供し、個別の利用シナリオに応じた設定を可能にする。
6. 誹謗中傷検出の精度向上
課題: 特定の単語やフレーズを避けた巧妙な誹謗中傷を検出できない場合があります。
改善案:
特徴的な表現ではなく、侮辱的意図や攻撃性を示唆する構造やパターンを識別するAIを活用。
継続的な学習データの更新を通じて、誹謗中傷の検出精度を向上させる。
これらの改善点は、規制の公平性と効果を高めると同時に、利用者の利便性や満足度を向上させることを目指しています。特に生成AIでは、ユーザーの創造性を阻害しない範囲での規制が重要です。