人間と同様に、大規模言語モデルも顔立ちから性格を判断する偏向（バイアス）を示すことが判明

概要

GPT-4oやClaudeを含む最新のLLMが、人間と同様に顔の特徴から信頼性や能力などの性格特性を不当に推論し、それが重大な意思決定にまで影響を及ぼすバイアスを持っていることが13の実験で明らかになった。

詳細内容

PNAS Nexusに掲載された最新の研究によると、主に言語で学習されたはずの大規模言語モデル（LLM）が、人間の「顔立ちから性格を決めつける」という不合理なバイアスを共有していることが示された。13の実験（計8,000回近い試行）を通じて、GPT-4o、GPT-5、Gemini 3 Flash Preview、Claude Sonnet 4.5といった主要モデルが、顔画像から有能さや信頼性を推論し、さらには「殺人」や「人身売買」といった極端な否定的行動の予測、あるいは「採用」や「資金調達」といった重要な肯定的意思決定において、顔に基づいた偏った判断を行うことが確認された。このバイアスは訓練データに含まれない霊長類の顔にも適用され、人種やジェンダーに関する明示的なステレオタイプを避けるように調整されているモデルであっても、顔立ちによる性格推論という領域では深刻なバイアスが残存していることを示唆している。

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