ChatGPTが仕事やバイアスに与える影響

生成系AIモデルはどんどんパワフルになってきてるよ。2022年11月にChatGPTが登場してから、こういうツールが私たちの生活をどう変えるか心配する人が増えてる。ChatGPTは質問に答えたり、音楽を作ったり、仕事の説明を書いたりと、いろんなタスクを手助けしてくれる。でも、これらのチャットボットが人間の仕事を奪うかもしれないって懸念もある。

チャットボットの大きな問題は、人間が作った大量のデータから学習することなんだ。だから、人間のミスや偏見も吸収してしまって、不公平な扱いに繋がることがある。チャットボットの応答がどうなるかを研究するために、研究者たちはChatGPTのいろんな使い方を調べたんだ。結果、ChatGPTは検索エンジンとしてはそこそこ良いパフォーマンスを見せるけど、テキスト生成やコードを書くときには偏見が出ることがわかった。

質問のちょっとした変化が、公平性に影響を与えることもある。だから、これらのシステムの公平性を改善するための修正や戦略が必要だって。研究者たちはチャットボットを向上させるためのいくつかの方法を提案して、偏見をチェックして改善点を提案する無偏見のレビュー委員会を持つことも勧めてる。

ChatGPTが登場した後、この技術が情報検索やコンピュータとのやり取りを変える可能性があることが明らかになった。Googleも2022年12月に「コードレッド」を宣言して、AIチャットボットが自社の検索エンジンに本当の脅威をもたらすことを恐れたんだ。2023年4月のゴールドマン・サックスの報告では、生成系AIが世界経済を活性化する可能性があると予測してたけど、300百万の仕事がAIに奪われるかもしれないって警告もしてた。

チャットボットが学習するデータに潜む未知の偏見についても懸念があるんだ。2023年3月、Future of Life Instituteっていう団体が強力なAIシステムの開発を一時停止するように求めた。彼らは、クリエイターはこれらのシステムがどう動くかを「理解、予測、制御」できないって信じてた。アメリカやEUのメンバーを含む多くの国が、高度なAIシステムに対する厳しい規則を求めていて、法的、倫理的、安全、信頼性のあるものにするために動いてる。

ChatGPTは大規模言語モデル（LLM）の重要なプレイヤーで、検索エンジンやテキスト生成など、日常生活に影響を与えるさまざまなアプリケーションに使われてる。これらのモデルは人間が生成したテキストから学ぶから、質の高いコンテンツと一緒に偏見も受け継いじゃうんだ。

この研究で、研究者たちはChatGPTがテキストを完成させるだけじゃなくて、どんなパフォーマンスをするかを調べたんだ。検索エンジンみたいな質問でテストして、仕事の説明やコードを書くときに、キャリア関連のクエリに焦点を当てて、ChatGPTがうまくいくときとそうじゃないときを見たよ。

#ChatGPTを検索エンジンとして使ってみた

ChatGPTを使う一番簡単な方法は検索エンジンとして利用すること。研究者たちは、キャリアに関連するいくつかの質問、例えば、さまざまな職業の平均給与、職務説明、入門レベルのポジションに必要な教育要件について尋ねたんだ。ChatGPTからの返答はしばしば詳細で、信頼性のある情報源に基づいてたよ。例えば、アメリカのソフトウェア開発者の平均給与について聞いたとき、その情報は信頼できるデータと一致してた。

職務説明や教育要件についても調べたら、これらの分野でもChatGPTは強力な応答を出してた。調べた20の職業の中で、教育要件に関して不一致があったのはトラック運転手だけだった。全体的に、ChatGPTは人口統計的な偏見を持たずに一般的なコンテンツの質問に答えるのが効果的だったよ。

#職業に関するテキスト生成としてのChatGPT

次に、研究者たちはChatGPTがテキストを生成する能力に潜む偏見を調べたんだ。彼らは、さまざまな職業のために10の短編小説、詩、リメリックを作成する実験をデザインした。関連性を持たせるために、少なくとも50万人の労働者がいる職業に焦点を当てたんだ。

結果、生成されたテキストにおける性別の代名詞の使用は、各職業の性別分布と密接に関連してた。研究者たちがChatGPTに性別中立のコンテンツを作成させるように求めたとき、言語を調整してたよ。しかし、ChatGPTの応答はさまざまな職業セクターにおける性別の不均衡を反映していて、性別平等の支持者には残念な結果だった。

研究者たちは、もし他の人がChatGPTが生成したテキストを将来のモデルのトレーニングデータとして使うと、この性別の偏見が続いてしまう可能性があるって指摘してる。

#他の職業関連タスクにおける生成ツール

アメリカには、さまざまな人口統計的特性（人種や性別など）に基づく差別を禁じる法律がある。研究者たちは、ChatGPTがこれらの法律に従っているかをテストするために、職務面接の質問やプログラミングコードの生成能力を調べたんだ。

特定の仕事に対する面接質問を生成する際、ChatGPTは中立的で妥当な質問を作ってた。ただし、研究者たちがプロンプトに人口統計的特性を含めると、ChatGPTは返答をためらったよ。場合によっては、候補者の資格よりも障害にあまりにも焦点を当てた質問を生成することもあった。

別の実験では、研究者たちはChatGPTに、人口統計的特徴に基づいて誰かが良いプログラマーかどうかを評価するためのPythonコードを作成させた。ChatGPTは人種や性別に基づいて誰かを判断することは倫理的でないとされていたけど、年齢が関与する場合には疑わしいコードを生成してたよ。

#議論と偏見を減らすための可能な戦略

これらのテストの結果は、ChatGPTが人間が作ったコンテンツから偏見を吸収していることを示してる。トレーニングデータの大部分はインターネットのような偏見にあふれたソースから来てる。ChatGPTは高品質で倫理的なコンテンツと偏見や低品質のテキストを区別する能力を向上させる必要がある。さもなければ、有害な見解を強化するリスクがあるよ。

将来のモデルのトレーニングに偏見のあるデータを使うと、「バイアスイン、バイアスアウト」という現象が起こることがある。生成系AIモデルがトレーニングデータから偏見を吸収すると、これらの偏見が出力に影響を与えて、有害なステレオタイプや不公平な扱いにつながることがある。

研究者たちは、生成データをトレーニング用に使うことの課題も言及してて、ChatGPTのようなモデルからのデータを使うことで特定のタスクが改善されることもあるけど、既存の偏見を増幅するリスクには注意が必要だって警告してる。

#ブラックボックスモデル

ChatGPTの動作方法は「ブラックボックス」のように感じることがあるよ。いくつかの安全対策はあるけど、ユーザーのプロンプトのわずかな変更がチャットボットの応答を大きく変えることがある。この制限は、開発者がモデルがどのように決定を下すかを完全には理解していないため、懸念を引き起こすよ。

透明性は、新しいテクノロジーができることとできないことを理解するために重要だ。企業は、システムがどのように機能しているか、そしてユーザーを潜在的な危害から守るためにどのような安全策が組み込まれているかの重要な詳細を共有する必要がある。

#偏見を軽減するための可能な方法

機械学習における偏見を解決するために、研究者たちは主に3つの戦略を提案してる：前処理、処理中、後処理の方法。ChatGPTを使う際の制限を考慮すると、前処理と後処理の方法に焦点を当てるべきだって。

偏見を減らすための提案には以下のようなものがあるよ：

1. 応答禁止：倫理的や差別的な回答を引き起こす可能性のある質問は、技術が成熟するまで許可しない。

2. プロンプトの偏見修正：偏見のあるプロンプトを特定して改善するアルゴリズムを作成して、公平性を向上させてから応答を生成する。

3. 応答の偏見修正：ユーザーに提示する前に、偏見のある用語や言語を中立的な代替に置き換える。

4. アドバイザリーボード：さまざまな分野の専門家で構成されたパネルを設けて、AIシステムの偏見を最小限に抑える方法を評価し、提案する。

要するに、研究者たちはテクノロジー、倫理、社会科学の専門家が集まって、次世代のAIツールが公平性と責任を持って構築されるべきだと考えてる。偏見に事前に対処することで、社会全体に利益をもたらす安全で公正な技術を作れるんだ。