日本語の敬語が大規模言語モデル（LLMs）の物理学説明に与える影響を探求しました。ChatGPT 3.5、ChatGPT 4.0、Coral (Command R+)、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Proの6つのモデルを用い、14種類の敬語表現による運動量保存則の説明を分析しました。結果、敬語の使用がAI生成応答の質、一貫性、形式性に大きな影響を与えることが明らかになりました。
各モデルは特徴的な応答パターンを示し、例えばCoralは歴史的文脈と数学的導出を重視し、Geminiモデルはより直感的な説明を提供する傾向がありました。また、敬語の使用によってAIの説明の深さや複雑さが調整される可能性も示されました。
この研究は、AI支援学習における文化的要素の重要性を強調し、教育者や開発者がAIツールを文化的に適切な方法で活用するための洞察を提供します。さらに、AI リテラシー教育や、AIの社会実装における文化的配慮の必要性についても示唆を与えています。
