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私たちに身近になっている人工知能=AI。自分がイメージする絵のキーワードを入れると、自動で絵を描いてくれる「画像生成AI」が“偏見”をもった絵を描くとも指摘されています。AIと人間が共存していくためにはどうすればいいのでしょうか?

■「生成AI」どう活用？文章や画像を自動で

山本恵里伽キャスター：
4月25日夕方、政府は「新しい資本主義実現会議」を開催し、岸田総理は「生成AIは、人手不足の対応など、労働生産性の向上が期待される。産業の利活用に向けた、環境整備を進める」と発言しました。

小川彩佳キャスター：
ChatGPTのような文章や画像を、自動的に作り出していく「生成AI」というものが話題ですが、産業への活用についてはどう見ていますか。

データサイエンティスト 宮田裕章 氏：
いまの総理の発言通り、少子高齢化・人口減少の日本において、社会の未来を作っていく上で、非常に重要なテクノロジーになり得る。あらゆる産業で「生成AIをどう活用するか」こという議論が進んでいる状況です。

■「CEO」「看護師」といえば？生成AIの“偏見”

山本キャスター：
本当に少しずつ身近になってきているわけですが、使い方には注意が必要となりそうです。

▼画像生成AI「Midjourney」
　自分がイメージする絵のキーワードを入れると、自動で絵を描いてくれる「画像生成AI」

例えば、「CEO」というキーワードを入力すると…出てきたのは“全て”男性、しかもほとんどが白人男性のように見えます。
続いて「看護師・ナース」と入力するとこちらは“全て”女性が出てきました。

小川キャスター：
「CEO」は男性、「看護師」は女性、と偏りがあるように見えますけれど、これはどういうことなんでしょうか？

宮田氏：
AIそのものが「偏見を助長しよう」といった意図はないですが、「どういうデータベースから学んで、画像を生成しているのか」ということによるんですね。今回のような場合は、例えば「CEO＝白人男性」のイメージが世の中に多く出回っている場合、こういったことが起こりうるし、あるいはAI側が、偏ったデータベースを学んでしまっていると、より偏りが強調される可能性があると。

重要なのは、このイメージをもとに「我々人間がどう判断するか」ですよね。CEOの典型例として、こういった方々が出てくるということは、一つの情報としてありますが、「CEOを白人男性にしよう」という人が現れたら、それは偏見になってしまうので、この使い方に注意していくことがまず必要な部分かな、と思います。

小川キャスター：
いま、私達が生きる“現実社会の写し鏡”というか、私達が持っているイメージそのものが反映されていく世界だということですよね。

■「AI」にも“偏見”？その理由とは

山本キャスター：
この偏り、性別だけではなく「人種」でもありそうなんです。
「モデル」と入力して出てきた画像。全て「白人」女性というふうになっているんですね。
「ラッパー」と入力すると、「黒人」しか出てこないという結果になりました。
ちなみに、「日本人男性・日本人女性」と入力すると、男女ともに「和服を着た姿」となっているんですね。

小川キャスター：
こうした“偏り”というのは改善されるべきものなのか、どう受け止めたらいいでしょうか。

宮田氏：
ここに出てる日本人男性、日本人女性はいつの時代の人なんだ、ということで、おそらくデータベースの読み込む対象が偏ってるだろう、と。こういった改善点は少なくともある。

小川キャスター：
「Midjourney」は欧米の企業ですから、欧米でのイメージの日本人という形がこれで出てくるということですか。

宮田氏：
あるいは、画像リソースにそもそも偏りがあるんじゃないか、と。ChatGPTも含めてデータベース、参照するものを、より「多様」にかつ「多く」することによって、偏りを防いでいくことだったり、あるいは、偏見を助長しないようなアルゴリズムを組み込む、ということもやってます。
もう一つは「透明性」です。「どこから学んでるのか」ということを開示していくことや、それに対して「これおかしいですよ」と我々が思ったら、フィードバックをかけていくことで、継続的な改善をしていくということです。

一方で、現実問題として、例えば「職業イメージ」というもの、我々が生成してるような“人が作るイメージ”とか“広告”というものが歪んでる場合は、AIをどんなに頑張ったとしても、補正しきれない部分があるので、現実そのものも歪んでいる、ということを前提にして考える必要があるだろうと。

■チャットGPTに聞いてみた「AIは偏見を持つ？」

山本キャスター：
ちなみに、話題の対話型AI「ChatGPT」にこんな質問をしてみました。

『AIは偏見を持つか』

これに対して「ChatGPT」は、
「はい、AIにも偏見があることがあります。AIはその学習に使用されたデータやアルゴリズムのバイアス、偏りを反映する傾向があります」
という答えが返ってきました。

では、例えば…（https://newsdig.tbs.co.jp/list/article?id=jnn-20230426-6081386）

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