要約:
- 人文科学と社会科学の知見を活用した新しいフレームワークが、AIツールが誤情報や差別的コンテンツを拡散するのを防ぐのに役立つ可能性がある。
- 大規模言語モデル(LLM)システムの欠点に対処するため、研究者はAIの訓練に使用されるデータベースを対象にし、言語変化や変異の研究である社会言語学の原則を統合した。
- AIによる生成時、特定の民族や性別に関する否定的な描写を生じやすい可能性があるという研究があるが、社会的バイアスを緩和するためにLLMが原則的な方法で訓練される解決策を提供する。
- 研究チームは、言語の多様な方言、レジスター、および言語が生成される期間を表現することの重要性を強調している。
- LLMを多様な言語を包括するデータセットで微調整することで、AIシステムの出力を向上させることができると提案している。
感想:
人文科学と社会科学の視点を取り入れて、AIシステムが社会的バイアスや誤情報を拡散するリスクを軽減するアプローチは重要であると考えます。特に、言語の多様性を考慮した訓練データの重要性や、社会構造が言語の使用パターンに影響を与えることが指摘されており、AIシステムの開発において人文科学と社会科学の洞察を取り入れることが、人類により良いサービスを提供する上で不可欠であると感じます。
元記事: https://cosmosmagazine.com/technology/ai/sociolinguistics-ai-bias/