【学内限定】IGIセミナー「事前学習済み言語モデルBERTの注意機構に着目したジェンダーバイアスの要因分析」（2026年5月20日）

2026年5月20日、第一回IGIセミナーが開催され、本学、小林一郎教授が「事前学習済み言語モデル BERT の注意機構に着目したジェンダーバイアスの要因分析」と題して、IGI助成金研究の成果を報告されました。本研究では、大規模言語モデルにおけるジェンダーバイアスの要因分析について包括的な研究成果が報告されました。先生のご研究は、大規模言語モデルが学習データに含まれる社会的バイアスをそのまま学習してしまう、というAI技術の応用にある課題としてよく指摘される問題に対し、アテンション・メカニズムの分析を通じてバイアスの発生メカニズムを解明することで対処法を提示することを目指すものです。ご報告では、BERTモデルのアテンション・メカニズムを分析対象とし、職業単語から性別単語へのアテンション値の差異を通じてバイアスの存在を定量的に検証された結果を紹介されました。この研究では、特に、女性就業率の高い職業において男性語へのアテンションが強く、男性就業率の高い職業において女性語へのアテンションが強いという、直感とは逆の相関関係が確認されています。研究の成果は、リクルーティングの過程における履歴書の評価や面接支援、教育コンテンツの作成、医療診断支援などの領域に応用され得るとのことです。

ご発表後、渡部麻衣子特任准教授より、小林先生のご研究は、ピーター・フェルベークの『技術の道徳化』（法政大学出版局）において議論されている「倫理的な技術」を作る過程と重なる重要なご研究であるとコメントした後、質疑応答が行われました。質疑応答を通して、今回のご発表ではエンコード段階のアテンション・メカニズムが対象でしたが、今後デコード段階も研究対象としていく予定であることや、上記の直感とは異なる結果の理由としては、珍しさや注目度が影響している可能性があること、さらに社会に存在する偏りの結果として生成AIに表れるバイアスを技術的に調整しすぎることで、生成AIの精度が悪化し得る課題等が議論されました。

記録担当：渡部麻衣子（IGI特任准教授）

【参加者数】27名