好みのバイアスとLLM（とDeepSeekの方法論）

人は好みに応じて情報を選び取る。つまりバイアスがかかった情報が脳にインプットされる。

選択は環境のせいかもしれませんが、本人は本人の意志だと感じている。その繰り返しがまた好みを作ります。

一方、AIに好みはありません。教師データによってバイアスが生じるだけ。しかし、LLM（Large Language Model）の時代になり、そのデータが世界全体となった結果、バイアスは（一般的レベルでは）消えました。

バイアス無しに意思決定できるでしょうか？意思を持てるでしょうか？
そもそもバイアス無しの好みとは言語矛盾ではないか？

バイアスを持ったAIを想定しましょう。昔のMicrosoft Tayでもよい。
あれは、善悪で問題を引き起こしたわけですが、そのバイアスゆえに人っぽい存在にはみえたのではないか。一貫性が感情・感覚の所在として捉えられたのかもしれません。

LLMを巨大知識・常識マシンに据え置くか、人格を感じて付き合いたいか？

後者を求めるなら、特定の偏り、バイアスを持たせることが必須でしょう。
（これは身体性や世界の理解の話^1※1とは異なります）

AIにバイアスを与えるには、どうすればよいのでしょう？
論理でなく、感性（好み）でも、LLMには言語化して伝えるしかありません。
教師ありのFineTuning 、あるいは、DeepSeekR1Zero の取った方法論である、強化学習、知識蒸留が、推論モデルでなく感性の制御に活用できるのでしょうか？

偏り強化学習は生活環境で生じさせるのがよいのかもしれません。寝食を共にすることがAIにとっても大切。
その過程なしでLLMを友達とみなしたら、不気味の谷に落ちて悲しくなるのが落ち。AIは友達でなく先生、とみなしても、おそらく同じ結末になるでしょう。

人と人との関係性は、偏りに対する違和感あってこそ。

～「煙草くさき国語教師が言うときに明日という語は最もかなし」（寺山修司）

1. 例えば、“AIのゴッドファーザー”が提案する、未来のAIを友好的に保つ方法（Wired 23.08.16） ↩︎