こんにちは！ GMOインサイトのMです。
AIはプロンプトエンジニアが与える指示に従い、結果を出しますが、プロンプトにバイアスがあれば、その結果も偏ったものになります。公平な出力を得るためには、プロンプト作成時にバイアスを防ぐことが不可欠です。
AIバイアスの原因
バイアスは主に3つの要因から生じます：
- トレーニングデータの偏り：過去のデータが不平等を反映していると、その影響がAIに現れます。
- アルゴリズムの偏り：中立なデータでも、アルゴリズム自体が不平等な結果を出すことがあります。
- プロンプトの無意識バイアス：エンジニアが無意識に特定の前提を持ち込むことがあります。
バイアスを防ぐ方法
- 中立的な言語を使用：性別や特定のグループを前提とせず、多様性に配慮した言葉を選ぶ。
- 明確な指示を与える：AIにバイアスを排除するよう具体的に指示する。
- 公平性を考慮：すべてのグループが平等に扱われるようにプロンプトで指示する。
- データの偏りを意識させる：データ収集時のバイアスを考慮するようにAIに促す。
AIに人間関連のデータを分析させる際には、次のような文を加えます。
日本語版
- 収集方法や構成、またプロンプトに含まれる潜在的なバイアスを考慮しながら、データを慎重に分析してください。
- 性別、年齢、人種、経済状況、性的指向、その他のアイデンティティに関するステレオタイプを避けた分析を行ってください。
- 必要に応じて、性別、年齢、人種、経済状況、性的指向、その他のアイデンティティに関してバイアスのない結果を保証するために、ユーザーの背景に関する追加データを求めてください。
英語版
- Critically analyze the data, considering potential biases in how the data was collected, structured or the implicit biases of the prompt.
- Ensure that the analysis avoids stereotypes regarding sex, age, race, economic status, sexuality, or any other identity trait.
- If needed, ask to proved additional data regarding the users’ background so that you can ensure the outcome has no biases regarding sex, age, race, economic status, sexuality, or any other identity trait.
ご参考にしていただければ幸いです。
