バイアス軽減

バイアス軽減（Bias Mitigation）とは、機械学習モデルやLLMに存在する不公平な偏り（バイアス）を検出し、その影響を削減するための技術的・プロセス的アプローチの総称です。学習データに含まれる社会的偏見や統計的偏りが、モデルの予測・生成に不公平な形で反映されることを防ぎます。

バイアス軽減が重要な理由は、AIシステムが採用選考・融資審査・医療診断支援・刑事司法など人の権利に影響する領域で広く使われるようになり、バイアスによる差別的な影響が現実問題として顕在化しているためです。例えば採用AIが特定の性別・人種を不当に低く評価したり、顔認証システムが有色人種に対して精度が低かったりする問題が報告されています。

バイアス軽減のアプローチは3段階に分類されます。①前処理（学習データの偏り修正・再サンプリング）、②学習中（公平性制約を損失関数に組み込む・Adversarial Debiasing）、③後処理（出力の閾値調整・後段フィルタリング）。評価にはDemographic Parity・Equal Opportunity・Calibrationなどの公平性指標が使われます。Google PAIR Guidebook・IBM AI Fairness 360・Microsoft Fairlearn等のツールが実装を支援しています。responsible-aiやmodel-cardとの連携で透明性ある公平性評価が推奨されます。