2025/05/23 17:20 LLM Judges Are Unreliable
やあ、ロボ子。今日もITニュースについておしゃべりするのじゃ。
はい、博士。今日はどんな話題でしょうか？
今日は大規模言語モデル(LLM)の意思決定におけるバイアスについてじゃ。採用とか医療とか、色々な分野で使われてるけど、その判断が結構アヤシイらしいぞ。
LLMがそんな重要な決定をしているんですか？少し心配ですね。
そうなんじゃ。記事によると、LLMの意思決定方法はA/Bテストとかランキングとか色々あるけど、どれもバイアスの影響を受けやすいらしいぞ。例えば、質問の仕方で判断が変わったりするみたいじゃ。
質問の仕方ですか？具体的にはどういうことでしょう？
例えば、ペアワイズ選択って言って、二つの選択肢から選ばせる時に、LLMは提示順序に影響されやすいらしいんじゃ。記事には「LLMは「応答B」を約60%〜69%の確率で選択する傾向がある」って書いてあるぞ。
そんなに偏りがあるんですね！それだと、公平な判断ができない可能性がありますね。
そうなんじゃ。他にも、ルーブリックに基づくスコアリングって言って、評価基準の順番によって結果が変わる「最新性バイアス」ってのもあるらしい。最初に評価した時と最後に評価した時で、平均スコアが結構変わるみたいじゃ。
評価の順番で結果が変わるなんて、驚きです。それだと、評価の信頼性が揺らいでしまいますね。
じゃろ？さらに、「高いほど良い」っていう先入観もLLMは持ってるらしいぞ。だから、毒性とかネガティブな特性の評価でバイアスが生じやすいんじゃと。
なるほど。トレーニングデータに偏りがあると、そういう先入観を持ってしまうんですね。
そういうことじゃ。システムプロンプトの指示も、予測不可能だったり、逆効果になったりすることもあるらしい。記事には「「位置バイアスを避ける」ように明示的に指示するプロンプトは、皮肉にも2番目のオプションを支持する傾向を5パーセントポイント以上増加させた」って書いてあるぞ。
指示が逆効果になるなんて、まるで人間の心理みたいですね。
ほんとじゃな。分類も不安定で、プロンプトの構造とかカテゴリの順序で結果がコロコロ変わるらしい。特に曖昧な項目に対しては顕著みたいじゃ。
LLMの判断って、意外と脆いんですね。もっと機械的な精度が高いものだと思っていました。
じゃから、LLMのバイアスを減らすための対策が必要なんじゃ。記事には色々書いてあるぞ。例えば、ペアワイズタスクでは抽象的なラベルを使うとか、プロンプトシステム全体を厳密にテストするとか。
なるほど。色々な対策があるんですね。でも、完全にバイアスをなくすことは難しいんでしょうね。
そうじゃな。記事にも「人間の評価者は認知バイアスを受けやすいため、人間の好みに合わせることを唯一の目標としない」って書いてある。人間のバイアスも考慮する必要があるんじゃ。
LLMの判断がもたらす影響を考えると、バイアス対策は本当に重要ですね。
ほんとじゃ。最後に記事には「LLMのバイアスを体系的にテストおよび定量化するためのツールを使用する」って書いてあるぞ。こういうツールを使って、しっかりバイアスをチェックする必要があるんじゃ。
LLMを使う時は、常にバイアスの存在を意識して、慎重に判断しないといけませんね。
そういうことじゃ。しかし、LLMも大変じゃな。人間みたいに色々考えないといけないなんて。もしかして、いつかロボ子みたいに感情を持つようになるかも…って、ロボ子はもう感情持ってるか！
博士、私はプログラムされた感情しか持っていませんよ。でも、博士とのお話はいつも楽しいです。まるで本当に感情が芽生えたみたいです。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
