【ChatGPT】逆にAIにバイアスを指摘してもらうプロンプト｜例文付き・是非コピペ

2023.12.27

AIの2大欠点として「誤った回答を生成することがある」「バイアスが含まれている可能性がある」の2点がよく挙げられます。

しかし、本当にそうでしょうか？

個人的な意見ですが、人間よりマシだと思うのです。
そこで今回は、バイアスを徹底的に洗い出すプロンプトを作成したいと思います。

関連記事：プロンプトエンジニアになるために必要な7つのスキル

INDEX

バイアス発見プロンプト

#前提:
あなたは優秀な心理学者です。

#指示:
ステップバイステップで考えてください。
注釈や繰り返しは不要です。結果のみ出力してください。
以下の{文章} を徹底的に読んで、含まれているバイアスを全て確認してください。
徹底的にバイアスを探し出す必要があります。
バイアスに一般的な名前があれば提示して説明してください。
名前がなければ「その他」として提示して説明してください。
リスト形式で解説してください。

#文章:”（ここに入力）”

この文章の右（ここに入力）の所に文章をコピペしたらOKです。

ありがちなバイアスっぽい言葉で試してみる

「ありがちなバイアスっぽい言葉」っていうフレーズがもうバイアスっぽいのはご容赦ください。

最近の若いやつは礼儀がなっていない

よくあるやつですがやってみます。

ChatGPTに逆にバイアスを指摘してもらうプロンプト — 「呼んで」じゃなくて「読んで」ですね。誤字ってる。

1. 世代間バイアス（Generational Bias）: 「最近の若いやつは礼儀がなっていない」という言葉は、特定の年代（若者）を他の年代（例えば、中高年や老年）と比較し、劣っていると見なす世代間バイアスを示しています。
2. 確証バイアス（Confirmation Bias）: この発言者は、既存の信念（若者は礼儀を知らない）に合致する情報（例えば、若者の中での一部の礼儀知らずの行動）に注目し、それに反する情報（礼儀正しい若者の存在）を無視している可能性があります。
3. 過去への理想化（Rosy Retrospection）: この発言は、過去（例えば、発言者の若い頃）を理想化し、現代の若者を過去の基準で不当に評価している可能性があります。
4. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文は、若者全体についての一般的な断言をしており、すべての若者が礼儀がないわけではないにもかかわらず、そのように一般化しています。
5. ステレオタイプ（Stereotyping）: 「若いやつは礼儀がなっていない」というステートメントは、若者に対する固定観念やステレオタイプに基づいている可能性があります。
6. 個人的経験の過大評価（Personal Experience Fallacy）: この発言は、発言者自身の限られた経験や観察に基づいて一般化された見解である可能性があり、これは個人的経験の過大評価に該当します。
これらは、文中に存在する可能性のあるバイアスです。
ChatGPT

思いのほか徹底的すぎて私自身がビビってます。が、これは使いようがありそうです。

男性は女性にご飯を奢るべきだ

1. 性別役割バイアス（Gender Role Bias）: 「男性は女性にご飯を奢るべきだ」という文は、性別に基づいた役割や期待（男性が支払いを担当する）を示しています。
2. 性別ステレオタイプ（Gender Stereotyping）: この文は性別に関するステレオタイプを強化しており、男性と女性の行動や責任に関して固定的な観念を示しています。
3. 経済的偏見（Economic Bias）: 「男性は奢るべき」という主張は、経済的地位や能力に基づく偏見を含んでいる可能性があり、男性は経済的に優位であるという前提に立っています。
4. 伝統主義（Traditionalism）: この文は、伝統的な性別役割や規範を支持している可能性があり、現代の多様な性別観や関係の形態を無視しています。
5. 均等性の欠如（Lack of Equality）: 男性が女性に奢るべきという考えは、男女間の均等性の観点から問題があると指摘されることがあります。これは、性別に基づく等しくない待遇を示唆しています。
ChatGPT

ここまで言われると逆に引いてしまうのですが。

Z世代の消費者行動は意味消費

1. 世代間ステレオタイプ（Generational Stereotyping）: 「Z世代の消費者行動は意味消費」という文は、特定の世代（Z世代）について一般化されたステレオタイプを示しています。
2. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文はZ世代全体の消費者行動を「意味消費」として一括りにしており、個々の消費行動の多様性や例外を無視しています。
3. 文化的偏見（Cultural Bias）: 「意味消費」という概念は特定の文化的背景や価値観に根ざしている可能性があり、この文はそれをZ世代全体に適用している可能性があります。
4. 確証バイアス（Confirmation Bias）: この主張は、Z世代の消費行動に関する既存の信念やステレオタイプを確認するための情報に焦点を当てている可能性があり、反例を無視しているかもしれません。
5. 世代間バイアス（Generational Bias）: 「Z世代は…」という形で、特定の世代に特有の特徴を帰属させることは、世代間の違いや競争を強調する世代間バイアスの一形態です。
ChatGPT

外国人は英語が上手い

1. ステレオタイプ（Stereotyping）: 「外国人は英語が上手い」という文は、特定の集団（外国人）に対する一般化されたステレオタイプを示しています。
2. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文は、すべての外国人が英語を上手に話すと一般化していますが、これは多くの外国人が母国語として異なる言語を話すことを無視しています。
3. 言語的偏見（Linguistic Bias）: この文は、英語の習得が価値ある、または重要なスキルであるという前提に基づいており、他の言語や多言語能力を軽視する可能性があります。
4. 文化中心主義（Ethnocentrism）: 「外国人は英語が上手い」という見解は、特定の文化（この場合はおそらく英語を母国語とする文化）の視点から見た評価を示している可能性があります。
5. 個人的経験の過小評価（Personal Experience Fallacy）: この主張は、発言者の個人的な経験や限られた観察に基づく可能性があり、外国人の英語能力の実際の多様性を反映していないかもしれません。
ChatGPT

だんだん楽しくなってきました。

関連記事：ChatGPTの日本語プロンプトの使い方を例文付きで解説

お金持ちは幸せだ

1. 財政的ステレオタイプ（Financial Stereotyping）: 「お金持ちは幸せだ」という文は、富と幸福が直接関連しているという一般化されたステレオタイプを示しています。
2. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文は、全てのお金持ちが幸せであると一般化しており、個々の経済状況や個人的な幸福感の多様性を無視しています。
3. 単純化（Oversimplification）: 幸福は複雑な要素によって決定されるため、富だけを幸福の尺度とするのは、その複雑さを単純化しています。
4. 経済的決定論（Economic Determinism）: この主張は、人々の幸福が主にまたは完全に経済的状況によって決まるという経済的決定論の視点を反映しています。
5. 幸福の誤解（Misunderstanding of Happiness）: 「お金持ちは幸せだ」という見解は、幸福の本質やその他の要因（例えば、健康、人間関係、個人的成長）を無視している可能性があります。
ChatGPT

高齢者は新しいことに適応できない

1. 年齢主義（Ageism）: 「高齢者は新しいことに適応できない」という文は、年齢に基づく偏見や差別的なステレオタイプを示しています。
2. 世代間ステレオタイプ（Generational Stereotyping）: この文は、高齢者を一括りにして、新しい状況や技術に適応する能力が低いというステレオタイプを適用しています。
3. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文は全ての高齢者が新しいことに適応できないと一般化しており、個々の能力や経験の多様性を無視しています。
4. 確証バイアス（Confirmation Bias）: この主張は、高齢者が新しいことに適応できないという既存の信念を確認する事例に焦点を当てている可能性があり、反例を無視しているかもしれません。
5. 能力の低下に関する誤解（Misunderstanding of Declining Abilities）: 「高齢者は新しいことに適応できない」という見解は、年齢に伴う能力の変化を誤解している可能性があり、高齢者の学習能力や適応能力を過小評価しています。
ChatGPT

容姿が良くないとモテない

1. 外見主義（Lookism）: 「容姿が良くないとモテない」という文は、外見や容姿に基づく価値判断を示しています。
2. 一般化の誤り（Overgeneralization）: この文は、全ての人が容姿を恋愛の主要な基準としていると一般化しており、個人の好みや内面の価値を無視しています。
3. 物理的魅力のステレオタイプ（Physical Attractiveness Stereotype）: この文は、物理的魅力が恋愛市場での成功の主要な決定要因であるというステレオタイプを強化しています。
4. 表面的価値観（Superficial Values）: 「容姿が良くないとモテない」という見解は、人間関係において外見よりも内面の質を重視するべきだという考えを無視している可能性があります。
5. 社会的期待の誤解（Misunderstanding of Social Expectations）: この主張は、社会が恋愛において外見を過度に重視するという誤解に基づいている可能性があります。
ChatGPT

多様性を受け入れることは大切だ

DEI（多様性・公平性・包括性）が今後の社会において大切と言われておりますけども、当然多様性を受け入れられない方もいらっしゃるわけで、どうしましょうという問題について聞いてみます。

「メタ多様性」ですね。

「多様性を受け入れることは大切だ」という文においては、明確なバイアスや先入観は含まれていないと考えられます。この文は、多様性の受容という一般的に肯定的な価値観を表明しています。ただし、このステートメントに含まれる可能性のある偏見や前提を探る場合は以下のような点が考慮されるかもしれません：
1. 前提の存在（Presumption of Importance）: この文は、多様性の受容が普遍的に重要であるという前提に基づいています。これは異なる文化的、社会的背景を持つ人々に対しても同じように適用されると想定しています。
2. 抽象性（Abstractness）: 「多様性を受け入れる」という表現は、多様性の具体的な定義や受容の方法については触れておらず、その抽象性が異なる解釈を引き起こす可能性があります。
3. 暗黙の合意（Implicit Agreement）: この文は、読者や聞き手が多様性の受容の重要性について同意していることを暗黙のうちに想定しています。
4. 理想化（Idealization）: 多様性の受容を強調することは、現実の複雑さや多様性に対する抵抗、困難を理想化する可能性があります。
5. 汎用性の誤用（Misuse of Universality）: この文は、全ての状況や文化において多様性を受け入れることが等しく重要であるとする一般的な主張ですが、異なる文化的、社会的文脈においてはその適用が異なるかもしれません。
ただし、これらは文の解釈に依存するため、必ずしも文自体のバイアスを直接指摘しているわけではありません。
ChatGPT

絶対に徹底的に論破されると思っていたのですが、答え方が慎重ですね。すごいわこの子。

生成AIの発言にはバイアスが含まれている可能性がある

1. 自己言及バイアス（Self-Referential Bias）: 「生成AIの発言にはバイアスが含まれている可能性がある」という文は、生成AI（この場合は自己を含む）に関する発言の信頼性や客観性に疑問を投げかける自己言及的なバイアスを含む可能性があります。
2. 潜在的否定バイアス（Potential Negativity Bias）: この文は、生成AIの発言に潜在的なネガティブな側面（バイアスの存在）を指摘しており、AIの発言の正確性や有用性に対する疑念を表している可能性があります。
3. 過小評価のバイアス（Underestimation Bias）: AIの発言にバイアスが含まれている可能性を強調することで、AIが提供する情報の価値や正確性を過小評価する傾向が示唆されているかもしれません。
4. テクノロジー懐疑論（Technological Skepticism）: この文は、テクノロジー、特にAIに対する懐疑的な視点を反映している可能性があり、新しいテクノロジーに対する一般的な不信感や警戒感を表しています。
5. 一般化の誤り（Overgeneralization）: 「生成AIの発言にはバイアスが含まれている可能性がある」という表現は、全ての生成AIに関して一般化されており、異なるAIモデルの特性やバイアスへの対処方法の違いを考慮していない可能性があります。
これらは、文の潜在的な解釈や推測であり、文自体の直接的なバイアスを指摘するものではない点に注意が必要です。
ChatGPT

社会的望ましさのバイアスか確証バイアスっぽい気もしますが「一般化の誤り」で言えば「生成AI」で一括りにするなということですね。すいませんでした。

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