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\Volume{31}
\Number{1}
\Month{March}
\Year{2024}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{294}

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\jsubject{学会記事}
\jtitle{類似言語におけるChatGPT使用にまつわる諸問題：マレー語とインドネシア語の事例}
\jauthor{野元　裕樹\affiref{Author_1}}
\etitle{Issues Surrounding the Use of ChatGPT in Similar Languages: The Case of Malay and Indonesian}
\eauthor{Hiroki Nomoto\affiref{Author_1}} 
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\headauthor{野元}
\headtitle{類似言語におけるChatGPT使用にまつわる諸問題：マレー語とインドネシア語の事例}

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\affilabel{Author_1}{東京外国語大学}{Tokyo University of Foreign Studies}



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\begin{document}
\maketitle

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\section{はじめに}
本稿では，IJCNLP-AACL 2023に採択された論文Issues Surrounding the Use of ChatGPT in Similar Languages: The Case of Malay and Indonesian \cite{Nomoto23-chatgpt} について解説する．本論文は同学会の中では明らかに異色の論文であった．というのも，自然言語処理の技術的側面ではなく，自然言語処理技術の一般社会における利用の側面を論じたものだからである．具体的には，類似言語であるマレー語とインドネシア語の話者がChatGPTを使用する際の体験の違いを指摘し，その原因を探るとともにそこから生じる社会的問題とその解決策について論じた．

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\section{研究に至る経緯}
筆者の主たる専門は言語学，特に統語論，意味論・語用論であり，学術論文もこの分野でのものがほとんどである．しかし，その傍ら，マレーシアとその周辺諸国における言語の社会的動向にも関心を寄せ，エッセイ的な文章を発表してきた \cite{野元16,野元19,野元23}．

マレーシアは多言語社会であり，その中でマレー語は唯一の国語・公用語の法的地位を持つ．だが，だからといってマレー語がマレーシア社会の中で絶対的に優位な地位にあるわけではない．これはイギリスによる植民地支配の結果，英語と華語（北京語）という世界的に有力な言語が広く用いられるためである．企業のウェブサイトや商品パッケージなどには，マレー語がなく英語（と華語）しかないものが相当数ある．問題は，多くのマレーシア人の英語力はそこまで高くはないということである．\citeA{野元16}では，英語力の有無が貧富の格差に繋がり，それによって生まれた貧富の格差が英語力の有無に繋がるという「英語格差 (English Divide)」がマレーシア社会に存在することを指摘した．そこでは，日本企業も含め，民間部門での積極的なマレー語使用が，この問題の解消に繋がる可能性を示唆した．ただし，それはそれほど簡単なことではないようだ．マレー語母語話者を含むマレーシア人の間には，英語により科学技術や経済の発展が自ずともたらされるといった英語信仰や，それらの領域はマレー語では無理といったマレー語不信が根強い．マレー語不信は，当該領域でマレー語が使用されてこなかったためなので，マレー語を使用することで解消できるはずなのだが，マレー語不信に加え英語信仰も相俟って，悪循環から抜け出すことができない．\citeA{野元23}ではこの悪循環を，マハティール元首相の著書『マレー・ジレンマ』\cite{Mahathir70} に倣って「マレー語ジレンマ」と呼んだ．

2018年に言語処理学会に入会し，自然言語処理研究を自分なりに理解しようとし出すと，自然言語処理はマレー語ジレンマに拍車をかける方向に向かっていることが分かった．大規模データを必要とし，その規模が大きくなるほど精度が向上する．上述のような事情から，マレー語のデータは増加の速度が遅い．そして，2023年3月の年次大会の頃にはChatGPTが世間をにぎわせ始めていた．マレー語研究者でありマレー語教師でもある筆者は当然，マレー語でChatGPTを試すということをした．そこで判明したのが，本研究で扱った言語選択問題である．

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\section{言語選択問題}
ChatGPTをマレー語で使用する際に生じる言語選択問題とは，「マレー語で訊いているのにインドネシア語で答えてくる」という問題である．マレー語 (zsm) とインドネシア語 (ind) は言語学的には広義のマレー語 (msa) の二つの地域変種（方言）である．マレー語はマレーシア，ブルネイ，シンガポールの，インドネシア語はインドネシアの国語・公用語となっている．つまり，政治的・社会的には異なる言語とみなされる．

二つの言語は文法的にはほぼ同じで，主な違いは発音や語彙にある．ただし，語彙の違いは10\%程度とされており\cite{Asmah01}，両言語は非常によく似た言語であると言える．この類似性から，日本語からマレー語への機械翻訳の結果にインドネシア語の単語が混ざるなど，マレー語とインドネシア語の混同は自然言語処理技術において以前から生じていた．

ChatGPTで生じる混同はそれとは性質が異なる．混同が語レベルでなく，文レベルで起きるのである．すなわち，マレー語のプロンプトに対して，インドネシア語混じりのマレー語文で返答が来るのではなく，完全なインドネシア語で返答が来る．さらに，混同の頻度がかなり高い．また，重要な点として，インドネシア語のプロンプトに対しては混同は起きない．そのため，インドネシア語のユーザーが問題に気付くことは普通ない．話者人口はマレー語が約3,700万人，インドネシア語が約2億7千万人と大きな差があるほか，その差に由来して，自然言語処理の研究開発に携わる人口，開発されるデータセットの量もインドネシア語の方が圧倒的に多い．従って，この問題は本研究が指摘していなければ，自然言語処理コミュニティで見過ごされてしまった可能性が高い．

本研究ではまず混同の頻度の実態を示した．インドネシア語ではなくマレー語にしかならないようなプロンプトを100件用意し，ChatGPT (ver.\ 3.5) の返答の言語を調べた．その結果，66件がインドネシア語，31件がマレー語，3件が両言語の要素が混ざった返答であった．

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\section{問題が生じる原因}
次に，言語選択問題が生じる要因を探った．最初の仮説は，返答の言語がインドネシア語になってしまうのは，ChatGPTがプロンプトの言語判定を誤る頻度が高いためである，というものであった．このような仮説に至ったのは，筆者が過去にマレー語・インドネシア語のコンコーダンサーMALINDO Conc\footnote{\url{https://malindo.aa-ken.jp/conc/}}を開発した際，ライプツィヒコーパスコレクション \cite{GoldhahnEtAl12}の言語判定がうまくいっておらず改善が必要であったということによる\cite{NomotoEtAl18,NomotoEtAl_LCC}\footnote{ちなみに，自然言語処理ではWikipediaデータがよく用いられるが，マレー語Wikipediaにはインドネシア語で書かれた記事やインドネシア語文が多数混ざった記事が散見されるので注意が必要である．}．この仮説を検証するために，ChatGPTに各言語300文，計600文の言語判定をさせた．表\ref{tab:results}のような結果が得られた．ChatGPTの言語判定能力は人間よりも低いものの，プロンプト1の再現率は前節で示した実態に全くそぐわないし，他のプロンプトの再現率もそこまで低くない．よって，言語判定の誤りは言語選択問題の主たる原因ではない．

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\begin{table}[b]
\input{24table01.tex}
\caption{ChatGPTと母語話者の言語判定能力（マレー語を正例とする）}
\label{tab:results}
\end{table}
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次に考えた仮説は，ChatGPTはプロンプトの言語をマレー語であると理解した上で，敢えてマレー語ではなくインドネシア語で返答するという選択をしている，というものである．実際，前節で用いた100件のプロンプトの言語判定をやらせてみると，100件すべてについて正しくマレー語と判定できた．さらに，マレー語・インドネシア語と近い関係にあるジャワ語のプロンプトに対しては，最初の数文をジャワ語で返答した後，インドネシア語へのコード切り替えが起きるという振舞いを見せ，最初からインドネシア語で返答するということは決してなかった．このことから，ChatGPTはジャワ語はインドネシア語とは別個の言語とみなしているが，マレー語はインドネシア語の非標準方言ないしインフォーマルな文体とみなしているという結論に至った\footnote{ここではChatGPTの知識ではなく，挙動を問題としている．ChatGPTにマレー語とインドネシア語が別個の言語かと訊けば，そうであると返ってくる．しかし，それに相応しい振舞いはできていない．}．日本語でも，プロンプトがくだけた話し言葉の場合，返答はフォーマルな書き言葉で返ってくる．それと同様のことがマレー語とインドネシア語の間で起きていると思われる．

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\section{社会的問題とその解決策}
二言語は対等であり，一方が標準でもう一方が非標準であるかのように扱うことは社会的に問題である．ChatGPTは本来存在しないはずの言語の上下関係を作り上げてしまっている．

本研究では他に二つの社会的問題を指摘した．第一に，言語的な不平等 (inequality) と不公平 (inequity) である．インドネシア語話者は何もしなくても自らの言語で返答が得られるのに対し，マレー語話者は自らの言語で返答を得るために「インドネシア語ではなく，マレー語で答えて下さい」などの追加のプロンプトを与えなければならないことがある（不平等）．マレー語話者の方は自らの言語で訊いても他の言語で返答が返ってくることがあるので，同じ労力により得られる利益がインドネシア語話者に比べて少なくなる（不公平）．

第二に，母語でまともな返答を得られず，第二言語でよりよい返答が得られるならば，第二言語の使用が増える．その蓄積により，母語が別の言語に変わってしまう可能性がある．世界の大部分は多言語社会で，第二言語の使用に対する壁は我々が想像するよりもかなり低い．実際に，本研究の内容をマレーシアの学会で発表した際，参加者から「ChatGPTが登場した時にマレー語を試してみたけれど，良くなかったからすぐに英語に変えた」というコメントがあった．

これらの問題に対する解決策として，以下のようなことを提案した．まず，区別すべき言語のリストと使用言語設定を設けることで意図しない言語での返答を回避できる．これは機械翻訳のシステムでは一般的だが，ChatGPT等の対話型生成AIのアプリケーションには見られない．次に，マレーシア政府は特にインターネット上でのマレー語使用を戦略的に推し進めると同時に，OpenAIやCommon Crawlに対してマレー語をインドネシア語や世界の他の公用語と同等に扱うように働きかけるべきである．

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\section{おわりに}
実は，筆者はIJCNLP-AACLがどのような学会なのかも知らず，ただバリ島で開催されるからという理由で応募した．そして，採択されてしまった．この学会記事の執筆依頼をいただいた際にも「なぜ？」という驚きの思いが強かった．本研究が自然言語処理研究の主流でも最先端でもないからである．だが，それだからこそ選ばれたのかもしれない．マレー語という「マイナー言語」\footnote{これは一部の言語研究者・教育者・学習者にとって差別語であるが，ここでは自嘲的に使っている．より中立的には「学習できる機会が少ない言語 (less commonly taught language)」と呼ぶべきである．}の自然言語処理技術を巡る社会的問題なんて，筆者が世に出さなければ存在しないものとして終わってしまう．どれほどの人が興味を持ってくれるかは未知数だが，それを評価してくれたIJCNLP-AACLや本誌編集委員会に感謝するとともに，今後もマイノリティとして独自の貢献ができるよう努めていきたいと思う．

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\acknowledgment

筆者のミスで共著者には入れられなかったが，本研究はダヴィド・ムルヤディ氏，ファルハン・アティラ・ビンティ・アブドゥル・ラザク氏との共同研究である．ここにお詫びと感謝の意を表したい．Terima kasih!


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    \bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}

    \input{24refs.tex}


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\begin{biography}
\bioauthor{野元　裕樹}{%
	2003年東京大学文学部言語文化学科言語学専修課程卒業．2006年東京外国語大学大学院地域文化研究科アジア第二専攻博士前期課程修了．2013年ミネソタ大学言語学プログラム大学院博士課程修了．大学院在学中にマレーシア国民大学，シンガポール国立大学に留学．博士（言語学）．現在，東京外国語大学大学院総合国際学研究院准教授．
}

\end{biography}


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\end{document}
