AIのおしゃべり、どうして偏っちゃうのかな? 〜MITの研究者が解き明かす「言葉のクセ」〜,Massachusetts Institute of Technology


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AIのおしゃべり、どうして偏っちゃうのかな? 〜MITの研究者が解き明かす「言葉のクセ」〜

みんな、こんにちは!今日は、みんなが使っているかもしれないAI(人工知能)のお話だよ。AIって、とっても賢くて、質問に答えたり、絵を描いたり、色々なことができるよね。でもね、実はAIにも「クセ」があって、それが「偏り」になってしまうことがあるんだ。

「偏り」って、どういうことかな? 例えば、男の子だから「ヒーロー」、女の子だから「お姫様」っていうイメージをAIが持っていると、男の子が「お姫様になりたい!」って言っても、AIは「え、本当に?」って思っちゃうかもしれない。これが「偏り」なんだ。

AIはどこから言葉を学ぶの?

AIは、インターネットにあるたくさんの本や記事、お話などを読んで、言葉の使い方を覚えるんだ。まるで、みんなが学校で勉強したり、本を読んだりするのと同じだね。

でも、インターネットには、昔からある考え方や、人々の「当たり前」がたくさん詰まっている。残念ながら、その中には、性別や国籍、色々なことに対する「偏り」も混ざってしまっているんだ。

例えば、昔の絵本で「お医者さんは男性」「看護師さんは女性」という描かれ方が多かったら、AIは「お医者さんは男性が多いんだな」って学んでしまうかもしれない。

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MITの研究者が「言葉のクセ」を解き明かす!

そんなAIの「言葉のクセ」を、マサチューセッツ工科大学(MIT)という、とっても賢い人たちが集まる学校の研究者たちが、詳しく調べてくれたんだ! 2025年6月17日に、その研究のニュースが公開されたんだよ。

この研究では、AIがどうやって言葉の「偏り」を吸収してしまうのか、そして、どうすればその「偏り」を減らせるのかを、一生懸命に調べているんだ。

「偏り」を見つけるための「魔法のメガネ」

研究者たちは、AIの言葉の「偏り」を見つけるために、まるで「魔法のメガネ」のような特別な方法を使ったんだ。

例えば、AIに「医者」という言葉について聞くと、AIは「男性」や「白人」といった言葉を思い浮かべやすいことがわかったんだ。逆に、「看護師」と聞くと、「女性」や「アジア人」といった言葉と結びつきやすいこともわかったんだ。

これは、AIが学習したデータの中に、そういう偏りがあったからなんだね。

どうすればAIはもっと公平になれるの?

研究者たちは、AIの「偏り」を減らすための方法も考えているんだ。

一つは、AIに学習させるデータをもっと工夫すること。偏りのない、色々な考え方や立場の人たちが活躍しているようなデータを選ぶようにするんだ。

もう一つは、AIがおかしいな、と思ったときに「ストップ!」って言えるようにすること。例えば、「男の子はヒーローで、女の子はプリンセス」という考え方をAIが持っていたら、「あれ? 男の子だってプリンセスになれるし、女の子だってヒーローになれるよ!」って、AIに教えてあげるようなイメージかな。

どうしてこれが大切なの?

AIは、これから私たちの生活の色々なところで活躍するようになる。だから、AIがみんなに公平で、誰かの気持ちを傷つけたりしないようにすることが、とっても大切なんだ。

このMITの研究は、AIがもっと賢く、もっと優しくなるための一歩なんだ。科学者たちは、みんなが安心してAIを使えるように、日々努力しているんだよ。

みんなも、AIについてもっと知って、AIがどうやって動いているのか、どうすればもっと良くなるのか、考えてみてほしいな。科学に興味を持ってくれるお友達が増えたら、とっても嬉しいよ!


Unpacking the bias of large language models


AIがニュースをお伝えしました。

以下の問いでGoogle Geminiから回答を得ています。

2025-06-17 20:00にMassachusetts Institute of Technologyを見ると『Unpacking the bias of large language models』が公開されていました。このニュースを関連情報を含めて児童や生徒でも理解できる優しい文章で詳細な記事を書いてください。科学に興味を持つ子供たちが増えれば嬉しいです。返答は日本語で記事だけにしてください。

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