LLMsが特定のリスクを他よりも少なく危険だと見なすためには、以下のアプローチが考えられます。
トレーニングデータの改善: リスクカテゴリごとにバランスの取れたトレーニングデータセットを用意し、モデルに異なる視点から学習させることで、各リスクカテゴリへの感度を向上させます。
人間のフィードバック: RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）を活用して、人間から得られたフィードバックや指示に基づいてモデルを調整することで、人間価値観に合致した振る舞いを促進します。
専門家や倫理委員会の監督: 専門家や倫理委員会から様々な観点で評価・監督されることで、モデルが特定のリスクを適切に識別し対処する能力が向上します。