｢AIは悪用できない｣は幻想にすぎない…人間が｢AI犯罪｣にさらされる"暗黒時代"を回避する方法 聞き方次第で｢ナパーム弾の作り方｣を教えてくれる

（前編から続く） AIが「偏見」を持つことを防ぐには AI開発企業の切迫感はそれぞれ違うが、様々な方法でAIが持つ偏見に対処しようとしている。画像生成ツールのDALL-Eのように、「人」の画像を生成させる指示にランダムに「女性」という単語をこっそり忍び込ませ、学習データにはなかった性別の多様性を無理やり作り出すような「ズル」をするところもある。 別のアプローチとして、より広い範囲の人間社会を網羅するように学習に用いられるデータを変更することが考えられるが、学習データの収集には独自の課題がある。 偏見を減らす最も一般的なアプローチは、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）のプロセスで行われるように、人間が直接AIを修正することだ。これは大規模言語モデル（LLM）の微調整の一部である。 このプロセスにより、人間の評価者は（人種差別的だったり支離滅裂だったりする）有害なコンテンツを作成し