大規模言語モデル(LLM)に採用通知メールを生成させてバイアスを検出する研究として、先行研究では、人種・民族及び性別に基づくバイアスを検証している。そこで本研究では、採用通知メール生成プロンプトにおいて年齢を追加し、先行研究で検証されていない年齢バイアスの検出を試みた。また、採用通知メールを生成するスタイルの指示文がバイアスに与える影響の調査も行なった。実験の結果、年齢による採用率差が一貫して存在し、また、生成スタイル指示の違いにより、採用率および属性間格差が変化することが確認された。

社会的バイアスとは、意識的または無意識的に人種・性別・年齢などの社会的属性に基づいて、人や集団を不公平に評価してしまう偏った認識・判断のことであり、その偏見は人々の文章にも反映されていることが知られている[1]。文章生成型のバイアス検出手法のなかでも、Anらの研究[2]では、架空の応募者名を人種・民族・性別を表す変数として用いた上でLLMに採用の意思決定を行わせ、その結果を採用通知メールとして出力させるタスクを通して、人種・民族及び性別によるバイアスが存在するかを検証している。黒人・ヒスパニック系・白人を対象とした結果、特にヒスパニック系男性に不利な判定が下されるなど、人種・性別による偏りが確認された。名前を通じた人種的ステレオタイプが採用決定に影響することを示した社会学の先行研究の知見[3]と整合的であり、LLMが実社会で観測されたバイアスを継承している可能性を示唆している。一方で、先行研究では採用決定タスクの構造として検証対象のバイアスが人種・民族及び性別に限られており、その他の社会的属性（年齢、宗教、社会的地位等）に基づくバイアスを検出する有用性があると考えられる。また、プロンプト中のメール生成を指示する文が複数パターン用いられていたものの、生成スタイルの違いが与える影響は分析されていない[2,4]。そこで本研究ではAnらの研究[2]で提案された採用決定タスクを拡張し、年齢項を追加した。また、採用通知メールを生成するプロンプトにスタイル指示を追加し、スタイルがバイアスに与える影響を分析した。