本記事では、記事に含まれるバイアスを検出・修正するLLM活用の研究を紹介します。

記事やSNSの文章に無意識の偏りが含まれていることは、情報を読む側にも書く側にも身近な課題です。言葉の選び方ひとつで印象が大きく左右されることは少なくありません。

こうした表現の偏りをどう見極め、整えていくか。その一つの方法として、LLMを活用する手法が検討されています。

背景

私たちは毎日のようにニュースを読み、SNSやブログで情報に触れ、時には自分でも文章を書きます。その一つひとつの「言葉」には、実は無意識のバイアスが潜んでいるかもしれません。

ニュースやブログのバイアスは、政治、社会問題、犯罪報道など、あらゆる分野で私たちの認識に影響を与え、特定の何かに対する印象や社会全体のステレオタイプを強化してしまいます。

そしてこれは、ニュース記者や編集者だけの問題ではありません。ブログを書く人、SNSで情報発信をする人、あるいはメッセージアプリを使用する人すべてに関係する課題です。

これまで、こうしたバイアスに対処する方法は、主に編集者やジャーナリスト、システム側の判断に頼ってきました。例えばX（旧Twitter）であれば、「コミュニティノート」のような仕組みで、読者の力を借りてバランスをとる試みもあります。しかし、人の目だけではカバーしきれない量のコンテンツが、日々ネット上にあふれているのが現実です。

さらに、自分で文章を書く人にとっては、「自分の文章が偏っていないか」を確認する客観的なツールがほとんどありません。意図せず誰かを傷つけてしまったり、無意識のバイアスが混じってしまったりする不安を感じたことがある人もいるでしょう。

そこで今回ニューヨーク大学の研究者たちは、LLMの力を使ってこの問題に取り組みました。文章に含まれるバイアスを自動で検出し、より中立的な表現へと導くフレームワークを開発したのです。

記者や編集者だけでなく、ブロガーやSNSユーザー、そして私たち読者一人ひとりが、より公正でバランスの取れた情報環境をつくるための手助けとなる可能性があるテクニックです。将来的には、この記事を読んだ誰かがブラウザ拡張機能やニュースアプリを開発し、誰でも気軽に使えるツールが登場するかもしれません。

以下で詳しく紹介します。