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人工知能が社会のさまざまな領域で意思決定を支援するようになった現在、アルゴリズムによるバイアスが新たな社会問題として注目されています。一方で、人間社会が長年依拠してきた多数決という集団意思決定の仕組みにも、数学的に証明された限界が存在します。本記事では、社会選択理論とアルゴリズムバイアス研究の知見を交差させながら、集団意思決定における公平性と最適化の相克について個人的に調査・考察してみました。民主的な意思決定の本質を考える上で、同じように関心をお持ちの方に参考になれば幸いです。

大規模言語モデル（LLM）の出力には、開発者が意識的・無意識的に埋め込んだ価値観が反映されています。2025年のACM FAccT会議で発表された研究では、システムプロンプトの位置と内容がモデルの出力バイアスに直接影響することが実証されました。また、PNAS Nexus誌の調査では、主要なLLMが一貫して西洋的・自己表現的価値観に偏っていることが107カ国の分析から明らかになっています。誰がAIの価値観を決定するのか、その決定はどのような倫理的責任を伴うのか。本記事では、LLMの価値観偏向の実態、システムプロンプトの構造的役割、そしてアライメント技術の限界について調査・考察してみました。AI開発や利用に関わる方の参考になれば幸いです。

生成AIの急速な普及により、研究開発（R&D）の現場が大きく変わりつつあります。科学技術振興機構（JST）の報告書「人工知能研究の新潮流2025」では、AI技術が「人間の知的作業全般に急速な変革をもたらしている」と指摘されています。しかし、研究開発分野でのAI活用には、一般的なビジネス利用とは異なる特有の知識やスキルが求められます。研究者・開発者にとってのAIリテラシーとは何か、どのように身につけるべきか、最新の動向をもとに調査・考察してみました。同じようにR&D分野でのAI活用に関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

AIの内部動作を理解する「解釈可能性」研究が、なぜ今緊急の課題なのか。Anthropic CEOのDario Amodeiが2025年4月に公開したブログ記事「The Urgency of Interpretability」は、AI安全性研究の最前線で働く立場から、解釈可能性研究の現状と今後の展望を詳細に論じています。本記事では、AIモデルが「ブラックボックス」と呼ばれる理由、解釈可能性研究の歴史的発展、そして2027年という具体的な目標年に向けた行動提案について、個人的な関心から調査・考察してみました。AI時代を生きる私たちにとって、自分たちが創り出した技術を理解することの重要性を考える材料になれば幸いです。

株式会社クオルテックと住友電気工業株式会社の共同研究が、2025年度人工知能学会全国大会で優秀賞を受賞しました。知的障がい者の方々が専門支援なしでAI開発に取り組めるシステムを実証した画期的な研究です。本記事では、プレスリリースの内容を図表を用いて分かりやすく紹介いたします。