「隠れた政治的偏向」を削減 大規模言語モデルの公正性強化へ新訓練手法
arXiv cs.CLは2026年5月21日(現地時間)、大規模言語モデル (LLM) における体系的な政治的偏向の削減を目指す研究論文が発表されたと報じた。論文は、LLMが多様なデリケートな文脈で体系的な政治的偏向を示し、対立する政治的側面を持つ話題を非対称に扱うことを確認。研究者らはこの現象を「隠れた政治的偏向 (covert political bias)」と定義し、その操作メカニズムを7つのカテゴリーで特定した上で、公正性を高める新たな訓練手法を提案している。