人間とAI、特に大規模言語モデル（LLM）の協力による情報の適切さの評価は、現代社会において重要なテーマとなっています。LLMによる自動評価は、特定のバイアスや誤情報への耐性の問題、訓練の問題点、真実性と幻覚の区別が難しいなどの問題を抱えています。これらの問題を解決するためには、人間の判断とLLMの能力を組み合わせたアプローチが必要です。
この協力には様々な形があり、人間の判断のみから完全に自動化された判断までのスペクトラムが存在します。このスペクトラムの中で、LLMのサマリーを利用した人間の判断や、LLMによる判断と人間の検証を組み合わせることで、意思決定の効率性、効果性、公平性を向上させることができます。
LLMによる情報の適切さの判断においては、人間の関与が不可欠であり、人間の知性を増強するための研究が必要です。人間とAIの協力による意思決定プロセスは、信頼性の向上や意思決定のサブタスクの効率化に寄与し、最終的にはより公平で効果的な結果をもたらすことが期待されます。
ニュース解説
現代社会において、インターネット上での情報検索や質問応答システム、会話型エージェントなどにおいて、ユーザーのニーズに合った適切な情報を提供することが重要です。これまで、どの情報がユーザーにとって関連性があるかの判断は、主に人間によって行われてきました。しかし、最近の大規模言語モデル（LLM）の進化により、このプロセスにAIを活用することが可能になりました。
LLMを用いた自動評価は、人間の評価者と同様の判断を下すことができることが実証されています。しかし、このアプローチにはいくつかの問題点があります。例えば、特定のLLMによる評価は、そのLLMを使用しているシステムに有利なバイアスを生じさせる可能性があります。また、LLMは訓練データに含まれるバイアスや誤情報に対して脆弱であり、これが評価結果に反映されるリスクがあります。さらに、LLMは事実と虚偽の情報を区別することが難しく、誤った情報を拡散する可能性も指摘されています。
これらの問題を解決するために、人間とAI、特にLLMの協力による情報の適切さの評価が提案されています。この協力には、人間の判断のみから完全に自動化された判断まで、様々なレベルがあります。例えば、LLMが生成した文書のサマリーを基に人間が判断を下す「モデル・イン・ザ・ループ」や、LLMによる自動評価を人間が検証する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」などがあります。これらのアプローチにより、意思決定の効率性、効果性、公平性を向上させることができます。
このような人間とAIの協力によるアプローチは、信頼性の向上や意思決定のサブタスクの効率化に寄与し、最終的にはより公平で効果的な結果をもたらすことが期待されます。しかし、この協力モデルを実現するためには、人間の知性を増強するための研究や、LLMのバイアスや誤情報に対する耐性を高めるための技術開発が必要です。このような取り組みを通じて、人間とAIが共に成長し、より良い情報社会の実現に貢献することが期待されています。
from Who Determines What Is Relevant? Humans or AI? Why Not Both?.
