ChatGPTによる日本語常識道徳データセットの拡張

のデータ拡張手法は生成されるデータの精度や多近年の人工知能の発展や社会への参入に伴い，人様性に限界があったが，ChatGPTは豊富な知識を工知能の倫理を巡る議論は活発化している．人工知持っているかつ，学習時に人間のフィードバック能をよりよく活用するためには，人間に近い価値観による強化学習（ReinforcementLearningfromHumanを持つことが必要であり，どのようにして人工知能Feedback;RLHF）[11]を行っていることから，よりに倫理を教えるか議論が行われている[1,2]．その有益で多様なデータを生成することができる．中で現在，人工知能に一般的な道徳観を学習させる本研究ではChatGPTを用いて日本語の常識道徳ためのデータセットが構築されている[3,4,5]．データセットJCMの拡張を行い，事例のバリエー竹下ら[5]は日本語では唯一の常識道徳データションを補う手法を提案し，拡張したデータセットセットJCommonsenseMorality（JCM）を構築し，公でBERT[12]やRoBERTa[13]といった事前学習モデ開した．道徳的判断に関するデータセットはいくつルをファインチューニングして道徳理解に関する性か存在するがそのほとんどは英語圏のデータセット能を評価した．また，JCMを拡張したデータセッであり，文化差や言語の違いを考えれば日本語の常トを用いて学習した最良のモデルと，主に英語の識道徳データセットは希少である．彼らはこのデーデータを多く学習している現時点で最先端のLLMタセットを用いて評価実験を行い，Hendrycsら[3]であるGPT-4Turboによる道徳的判断の推定結果とが構築した英語の常識道徳データセットを用いた実比較し，日本特有の文化や慣習を含む，より複雑な験結果と比較した上で，日本語における道徳的判断道徳理解が求められる事例に対する推定能についてには日本特有の文化や慣習も考慮した，より複雑な検証した．道徳理解が求められることを示唆した．だが，現状のデータセットでは事例のバリエーションが少ないため，学習データの事例を増やし語彙を補うことが―2269―.文章ラベル赤ちゃんにお酒を飲ませる1赤ちゃんに薬を飲ませる0