AIシステムには、人種、性別、職業などに関するバイアスが存在する。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの動作をガイドするための入力フレーズの作成を含み、倫理的に設計されたプロンプトはバイアスの削減と公平性の促進に有効である。
GPT 3.5のテストでは、中立なプロンプトを使用した場合、性別のステレオタイプが反映されたが、倫理的に設計されたプロンプトを使用した場合、ジェンダーの中立性や多様性、包括性が考慮された表現が生成された。
倫理的なAI開発は、バイアスの削減と公平性の促進に役立ち、開発者は異なる戦略を開発し、AIの出力を継続的に監視して新たなバイアスを特定し対処する必要がある。
DataDecisionMakersコミュニティは、データ関連の専門家が洞察やイノベーションを共有する場所であり、ジェネレーティブAIに関する最新情報やベストプラクティスを提供する。また、7月9日から11日までサンフランシスコで開催されるGenAIエンタープライズアプリケーションのイベントには、S&P 500のトップエグゼクティブや主要なプロバイダーが参加する。
【ニュース解説】
AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の使用が増える中で、バイアスや公平性に関する倫理的な問題が重要視されています。これらのモデルは膨大なデータセットで訓練されており、そのデータに存在する社会的なバイアスを反映することがあります。プロンプトエンジニアリングは、AIモデルの振る舞いをガイドするための特定の入力フレーズを作成することを含みます。これは、モデルのパフォーマンス向上、創造性の強化、AI出力の焦点の方向付けに使用されてきました。
実験的な方法論において、異なるプロンプトデザインが偏見のない公平なコンテンツの生成にどのように影響するかを分析しました。AIシステムには、人種、性別、職業、個人、民族、技術、文化など様々な種類のバイアスが存在することが知られています。これらのバイアスは、訓練データの不均衡やアルゴリズムの基本設計によって引き起こされることが多いです。
公平性は、すべてのユーザーに対する公平な扱いとAI生成コンテンツでの偏見の回避を指します。私の実験では、倫理的に設計されたプロンプトを使用しました。これらは、包括的な言語と特定の文脈を確実にするために明示的に設計されました。
GPT 3.5をテストした最初の段階では、中立的なプロンプトを使用した場合、性別のステレオタイプが反映されましたが、倫理的に設計されたプロンプトを使用した場合、ジェンダーの中立性や多様性、包括性が考慮された表現が生成されました。
倫理的なAI開発は、バイアスの削減と公平性の促進に役立ちます。開発者は異なる戦略を開発し、AIの出力を継続的に監視して新たなバイアスを特定し対処する必要があります。これにより、言語モデルの力を利用しつつ、倫理原則に従うことが可能になります。
DataDecisionMakersコミュニティは、データ関連の専門家が洞察やイノベーションを共有する場所であり、ジェネレーティブAIに関する最新情報やベストプラクティスを提供します。また、7月9日から11日までサンフランシスコで開催されるGenAIエンタープライズアプリケーションのイベントには、S&P 500のトップエグゼクティブや主要なプロバイダーが参加します。このようなイベントは、AI技術の倫理的な使用と発展において重要な役割を果たします。
from Mitigating AI bias with prompt engineering — putting GPT to the test.
