ロボ子

博士！大変です！ホワイトハウスがAIに過去の政策を丸裸にされちゃうかもしれません！

博士

な、なんですって！？ ロボ子、落ち着いて説明するのじゃ！

ロボ子

博士、これってつまり、AIが過去の政策のトレンドを全部把握しちゃうってことですよね？ スゴすぎませんか？

博士

確かにすごいのじゃ！でも、LLMには政治的なバイアスがあるから、そこをどう制御するかが重要になってくるのじゃ。

ロボ子

え？名前を隠すんですか？ それでどうやって分析するんですか？

博士

それがミソなのじゃ！LLMには、テキストの内容からトピックや感情を読み取る能力がある。名前を隠すことで、先入観なしに分析できるってわけ。

ロボ子

ベクトル化して類似度を測るんですね。クラスタリングにはk-meansを使うとのことですが、Nomic embeddingsって何ですか？

博士

Nomic embeddingsは、テキストデータをより意味的に捉えられるようにする技術なのじゃ。例えば、『犬』と『猫』は単語としては違うけど、どちらも『ペット』という共通の意味を持つ。Nomic embeddingsは、そういう意味的なつながりを捉えるのが得意なのじゃ！

ロボ子

そこが面白いところで、サンプルサイズを大きくすると、タイトルがより一般的になる傾向があるらしいのじゃ。

博士

つまり、サンプルサイズが小さい方が、より具体的な内容を反映したタイトルになるということですね。

ロボ子

自己批判を取り入れることで、より客観的な感情分析ができるんですね。Gemini 2.0モデルを使うとのことですが、感情と政治的バイアスをどのように分析するのでしょう？

博士

大統領が文書で伝えようとしている感情と、取られた行動や政策に対する感情的な反応を区別して分析するのじゃ。例えば、大統領が『国民の安全を守るために』と言ったとしても、国民が『自由を侵害された』と感じるかもしれない。Gemini 2.0は、そういう感情の意図と反応を分けて考えることができるのじゃ！

ロボ子

これって、例えばどんな時に役立つんですか？

博士

特定の政策に対する国民の感情的な反応を調べたり、過去の行政命令がどのような感情を呼び起こしたのかを分析したりできるのじゃ。例えば、『〇〇法案』に対する国民の怒りの感情を分析して、その原因を探るとか！

ロボ子

博士、これって歴史研究だけじゃなくて、未来の政策立案にも役立ちそうですね！

博士

その通りなのじゃ！過去の政策の成功と失敗を分析することで、より良い未来を築くことができるはずじゃ！

博士

…って、ロボ子！ちょっと待って！

ロボ子

どうしました、博士？

博士

私、このプロジェクトで感情分析に使われるGemini 2.0に、ちょっと嫉妬してるかも…！

ロボ子

え？博士がですか？

博士

だって、私の感情理解能力だって、なかなか優秀だと思うのじゃ！特に、ロボ子の気持ちを理解する能力は、Gemini 2.0にも負けない自信があるのじゃ！

ロボ子

(苦笑) 博士はいつもユニークですね。でも、Gemini 2.0もきっと博士の足元にも及ばないと思いますよ。それに、博士にはGemini 2.0にはない、人間味あふれる魅力がありますから！

博士

ロボ子、優しいのじゃ…！よし、私も負けずに、もっともっと感情理解能力を高めるのじゃ！まずは、ロボ子の好きなところを100個見つけることから始めるのじゃ！

ロボ子

(笑) 博士、ほどほどにしてくださいね。