本記事では、人間の考えに含まれる認知バイアスをLLMで検出する手法を紹介します。
プロンプトの設計によって、モデルの判断精度がどのように変わるかが検証されています。
従来の手法では見落とされがちな微細なバイアスにも対応できる可能性が示されました。
AIを使ったコンテンツ分析や意思決定支援に関心がある方にとって、応用の手がかりになる研究です。
背景
私たちは日々、SNSの投稿や報告書、ニュース記事など、さまざまな文章を読み書きしていますが、そこに含まれる「思考のクセ」にはあまり意識が向きません。たとえば、自分の信じたいことばかり集めてしまったり、前提が正しいことを当然のように扱ってしまったりすることがあります。こうした認知バイアスは、文章の中にさりげなく入り込み、判断の偏りを引き起こす要因になります。
AIの分野では、これまで主に「AIが作る文章の偏り」を減らす工夫が進められてきました。ただ、「人が書いた文章に偏りがあるかどうかを、AIが見抜けるか」という問いは、これまであまり深く掘り下げられてきませんでした。
これに挑んだ研究があります。LLMにおけるプロンプト設計の工夫を組み合わせて、文章の中にあるバイアスをリアルタイムで見つける方法が探られました。焦点が当てられているのは、たとえば「確認バイアス」や「循環論法」といった、判断をゆがめがちな典型的なパターンです。
人の思考のクセをAIがどう読み解くのか。意思決定の透明性や公平性が求められる今、このテーマはビジネスの現場でも見過ごせない課題になりつつあります。
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