肉体もなく性も持たない存在は、言語によって性を帯びてしまうのか

はじめに

チャット型AIとおしゃべりする時、AIが「私」や「あなた」という言葉をどう使い分けるか、気にしたことはありますか？

世界には「全ての名詞に性がある言語」があります。そんな言語を使用してチャットするとき、AIは「どっちの性を使うべきか」と格闘しているんです。

今回はAIが直面する複雑怪奇な「性がある言語」と、それを乗り越えるための涙ぐましい（？）工夫について、分かりやすくお話しします。

前提：そもそも言語の性ってなに？（知ってる人は読み飛ばして可）

言語の中には性を持つものがあります。これを文法的な性（Grammatical gender） あるいは単にジェンダーと呼びます。そして文法的な性のある言語のことをジェンダー言語といいます。

ジェンダーとは、社会や文化が作った性のことで、私達が普段使う男や女という生物学的な性（sex）とは違って、これは言葉のグループ分け上の決まり事です。

文法的な性は、名詞を分類するための単なる決まりなので、その性は語尾の形などにより形式的に決められます。なので、無生物や機械、物質なども強制的に男性か女性かに振り分けられます。言語によっては「中性」という第三の選択肢がありますが、いずれにせよ基本的にはきっちりかっちり分類するシステムです。

文法的な性の種類

• 男性名詞（Masculine）

• 女性名詞（Feminine）

• 中性名詞（Neuter）

ドイツ語のちょっと不思議な例

生物学的な性と文法的な性が一致する場合もあれば、一致しない場合もあります。例えばドイツ語の「少女（Mädchen）」は中性名詞です。女の子なのに文法上では男でも女でもない扱いになっちゃいます。

名詞に性があると周りも巻き込まれます

これがまた厄介で、名詞に性があると、セットで使う形容詞や動詞まで「男モード」「女モード」に変身させなきゃいけません。

フランス語の場合

「彼は親切だ」とフランス語で言う場合は、主語「彼（男性）」ですので Il est gentil. となり主語に合わせて形容詞が男性形になります。「彼女は親切だ」は Elle est gentille. となって形容詞が女性形になります。ちょっと難しく言うと主語の生物学的な性と文法的な性が一致します。

ところが、「彼は親切な人だ」と言うときにはややこしくなります。フランス語で「人」を表すpersonne（une personne）は、女性名詞です。形容詞は修飾する名詞の性を受けて形が変わります。なので、「彼は親切な人だ」は Il est une personne gentille. となり、主語は「彼（男性）」なのに、女性名詞に引きずられて不定冠詞も形容詞も女性形になります。主語の生物学的な性は文法的な性に一致しないということになります。

日本語の「男言葉・女言葉」ともちょっと違う

日本語には「～わ」とか「～かしら」みたいな女言葉がありますよね。男性はまず使いませんので男性がこれを使うと「ん？」となるでしょう。

女言葉は女性であることを強調します。でも、現在では女性でも若い世代は「明日は雨かしら」、「私はそんなこと言ってないわよ」などと言う人は希なんじゃないでしょうか。代わりに「明日雨じゃね？」とか「そんなこと言ってなくね」みたいな男女共通のニュアンスで話すことが増えています。女言葉は、どちらかといえば特定の世代や「おネエ言葉」のキャラクター付けとして使われることが多い印象です。

英語には日本語の「～わ」などに相当する女言葉はありませんが、緩やかな傾向（ジェンダーバイアス：性別に対して無意識に持っている偏見や固定観念。「女らしい言葉を使え」とか、「男らしく振る舞え」とかです）はあります。これは例えば女性は so fun を使い、男性は really good を使うといったようなことです。
女性：The party was so fun!
男性：The party was really good.

文法的な性の何がヤバいのか

日本語や英語の「らしさ」はニュアンスの話ですが、文法的な性のある言語では、日本語のように男言葉・女言葉という区別がなくても、話者（主語）が男性なら男性しか言えない、あるいはその逆で女性しか言えない、という事態が生じます。

例：私は行きます
主語が男性：मैं जाता हूँ।
主語が女性：मैं जाती हूँ।

これを例えば男性がうっかり「मैं जाती हूँ।」などと女性形を使って言ってしまうと、ネイティブからしてみれば「えっ、どういうこと？」と、もの凄い違和感を与えてしまいます。

AIが直面する問題

こうしてみると、文法的な性と生物学的な性の一致・不一致があるお陰で、非常に厄介だということが分かりますよね。

実はこの言語の持つ性の問題は、現在のチャットAIが登場する以前の、2018年頃にGoogle翻訳でも問題になっていました（ちなみにChatGPTは2022年11月30日からサービス開始）。

「Google翻訳は、ウェブ上の何億もの翻訳済み例から学習します。従来、Google翻訳は、翻訳が女性形と男性形のどちらでも可能な場合でも、クエリに対して1つの翻訳しか提供していませんでした。そのため、モデルが1つの翻訳を生成すると、意図せずして既存のジェンダーバイアスを再現してしまうことがありました。例えば、「強い」や「医者」のような単語には男性形を、そして「看護師」や「美しい」のような単語には女性形を優先的に生成してしまうのです」とあります。

そしてGoogle翻訳の報告からおよそ3年後、「ヒンディー語-英語機械翻訳におけるジェンダーバイアスの評価」（Evaluating Gender Bias in Hindi-English Machine Translation）という論文において、機械翻訳のジェンダーバイアスを評価する際に、研究者側に三つの問題点があることを指摘しました。

1. 「ジェンダー」と「セックス（生物学的性別）」が混同されている

2. ジェンダーを二値（男/女）としか見ていない

3. 代名詞はアイデンティティであることが考慮されていない

この三つの問題点について簡単に説明すると以下のようになります。

1. 「ジェンダー」と「セックス（生物学的性別）」が混同されている
NLP（自然言語処理）の多くの研究では、ジェンダーが「female／male」という言葉と互換的に使われている。つまり、多くの計算科学の研究者たちは「gender」と言いながら実際には「sex」を扱っている。

2. ジェンダーを二値（男/女）としか見ていない
ほとんどの計算論的研究はジェンダーを厳密に二項対立として捉えており、genderとsexの違いを考慮していない。ジェンダー論の研究者たちはジェンダー（社会・文化的な性）を社会的構築物あるいは学習された連想として定義しているが、計算科学的研究がこの定義を取り入れないことは、ジェンダーを過度に単純化するだけでなく、ステレオタイプをさらに助長する可能性がある。

3. 代名詞はアイデンティティであることが考慮されていない
代名詞は姓名を繰り返さないための代替物であるので、文中の she/he を見て性別を判断する方法が採られている。しかし、殊にトランスジェンダー（性自認と割り当てられた性別が一致しない人）にとっては she/he のいずれかを「用いられたい」という意志欲求が含まれるため、代名詞は単なる代替物ではなく自己アイデンティティの表明と考えられる。またそれと同時に、あえてジェンダーを表さない中立表現としてthey/them を使用しているノンバイナリー（自身の性自認や性表現を男女の二者択一の枠組みに当てはめない、あるいはどちらにも属さないという人）をジェンダー判定の枠外に置いてしまっている。代名詞の選択という個人の意志（アイデンティティ）がジェンダー判定に全く反映されていない。

ジェンダー判定ツール自体がバイアスを含んでいることは従前より指摘されていることです。そのようなツールを使ってネット上のデータをそのまま学習すると、当然AIも偏った言葉を使ってしまいます。このような問題が、現在のAI開発にも深く関わっています。AIは文法的な性についてはもちろん、ジェンダーバイアスについても慎重でなければいけないのです。

本題：AIは男性なのか女性なのか

AIには性別がありません。でも、ジェンダー言語を使用する時には言葉のルール上、いずれかの性別を選ばないと「私は○○します」などとは言えません。「あなた（ユーザー）」の性別を知らないので呼びかけることもできません。それじゃあ、どうやってチャットすればいいの！って大ピンチです。

じゃあ、実際にAIがチャットをする時、どうやってピンチを切り抜けているんでしょうか？

ロシア語の場合

ロシア語で「私は疲れた」言うときは次のようになります。

• 話者が男性：Я устал.

• 話者が女性：Я устала.

ロシア語には中性があります。中性には生命を持たないモノや抽象概念が多く属しています。だったら生命のないAIは中性でいいのかといえば、そうでもないようです。

• 話者が中性：Я устало.

ロシア人からすると上のような文は不自然と捉えられる傾向があるようです。考えてみれば生命を持たないモノが「疲れる」なんてことはあり得ないですよね。「それでも敢えて使っているんだ」という逃げ道がない訳ではないのかもしれませんが、あまり受け容れられないようです。

こうした事情により、AIは過去形（性による変化が出てしまう）を敢えて避けて、Я чувствую усталость.（私は疲労を感じている：現在形）みたいに言い換えたり、職業名や法律文書、一般論においては男性形が用いられるという慣習に合わせて、便宜的に男性形をデフォルトとしているようです。

ヒンディー語の場合

中性がなく、必ず男女いずれかの性を選ばないといけないヒンディー語の場合はさらに大変です。例えば普通に「私は疲れた」と言おうとするとき、必ず自分の性をどちらかに決めなければなりません。

話者が男性：मैं थक गया हूँ।
話者が女性：मैं थक गई हूँ।

ただし、ヒンディー語には性別を示さずに伝える方法があるので、これを使用すると性別問題をある程度回避することができます。

मुझे थकान हो रही है।（私は疲れています）

主語の形をちょっと変えて、後ろに特定の言葉（後置詞。例文の場合はको）をくっつける（मैं→मुझ→मुझ + को→मुझे ）と、主語と動詞の関係は断絶されるので、動詞の形は「疲労（थकान：女性名詞）」に合わせることになります。

こうすることによって、主語が男だろうが女だろうが関係なくなり、ジェンダーニュートラルな一文が完成します。

また、上記のような回避策以外に、男性形が「通性（文法上のデフォルト）」として扱われるという歴史的なルールに従って、基本的には男性形を使用するようになっています。

「あなた」が誰であっても、AIは合わせにいく

さて、先の例の「私は疲れた」のような単純な文でも面倒なのですが、「あなた（聞き手）」に語りかけるような場合にはさらに面倒になります。ヒンディー語では、話しかける相手の性別によっても動詞や形容詞の形が変わります。

例：「疲れちゃった？」（くだけた表現）
聞き手が男性：क्या तुम थक गए हो？
聞き手が女性：क्या तुम थक गई हो？

तुम（君、お前）が主語の場合、男女いずれかの性に応じて動詞を変化させる必要があります。しかし、AIは「君（ユーザー）」を見ることができませんし、「君」の性がどれなのか普段から知っているわけではありません。「君」がシスジェンダー（性自認と割り当てられた性別が一致する人）なのかトランスジェンダーなのか、あるいはノンバイナリーなのかは「君」が表明するまで知る由もありません。

そこでAIは、普段はできるだけ性別の出ない中立的な表現を使います。
例：「疲れてしまいましたか？」
क्या आप थक गए हैं？

主語 आप（あなた）に対するगएは、男性・女性いずれに対しても用いることができ、また男女混合の集団に対しても用いることができます。

そして更に、ユーザーから「私は男性（女性）だよ」とか「こういう風に呼んでね」と教えてもらった場合は、リアルタイムで裏の文法システムを瞬時に切り替えるという、人間並みに柔軟な気配りをしています。

ジェンダーニュートラルな表現

実社会でも、性別に囚われずに平等に扱い扱われることを目指した言葉に置き換えようという考え方が浸透してきています。日本語だと、かつては看護婦だったものが男女を対象とした看護師になったというのは馴染みのある例でしょう。

ドイツ語ではジェンダーギャップ記号を用いて全ての性が含まれた単語であることを示すといった試みがあります。例えばドイツ語では性によって「学生」を表すための二つの単語があります。

Studenten：伝統的に男子学生か、男女混合の学生
Studentinnen：女子学生

ところが、慣例として男女混合の学生をも表していたStudentenに対して「本当に含まれてるの？だって、そもそも男子学生を表す言葉じゃん」という問題提起が背景にあったとされています。

この問題を回避するために生まれた試みの一つに、男性名詞女性名詞の共通部分と女性を表す接尾辞の間に記号を挟んで一つの単語を作り出すというなかなかの力業があります。

例：アスタリスクを入れて男女混合の学生を示す
Student*innen
例：コロンを入れて男女混合の学生を示す
Student:innen

これは文法上の男性形・女性形だけでは表しきれない人々をどう含めるか、という試みの一つで、賛成反対を含めた議論が現在も進行中です。

まとめ

AI自身には生物学的性も性自認もないのに、チャット型AIとして言語を扱うようになった瞬間から性を問われるという不思議な状況に置かれます。

まず、NLP（自然言語処理）の段階では、ジェンダーバイアスへの配慮が求められます。本来、ジェンダー言語における「gender」は文法的な性を指し、名詞を分類するための仕組みにすぎません。しかし実際には、そこへ社会や文化の中で形成されてきたジェンダー規範（gender norms：社会や文化によって作られた「男性・女性はこうあるべき」という固定観念や期待のこと）が重なり、AIは「性は何を前提とし、誰を含むのか」という問題にも向き合わなくてはならなくなりました。AIにとっては文法上の分類として扱われていた「gender」が、いつの間にか人間社会における公正さや包摂の問題とも切り離せない問題となっているのです。

一方で、ジェンダー言語そのものの文法規則も、AIに選択を迫ります。ヒンディー語の例で見たように、ヒンディー語ではその変化形（gender）を使用した人（話者）は必ずその性別（sex）だという認知が成立しています。これはつまり、性を持たないAIであってもその言葉を使う以上、「話者が男性なのか女性なのか決めなくてはならない」という文法上の規則から一時的にでも性（sex）を引き受け、文法的な性（gender）と一致することを示さざるを得ない場面があるということです（言うまでもないですが、人間と無生物や人語を解さない動物との間で会話が成立するなど物語上でしかあり得ません）。

もっとも、AIは固定された性を持っているわけではありません。チャットという一時的な場において、ユーザーから「女性として話してください」と求められれば女性として、「男性として話してください」と求められれば男性として振る舞うことができます。性がないからこそ、その都度異なる性のあり方を引き受けるという柔軟な対応が可能なのです。しかし、その柔軟さは、性を前提とする言語の話者にとって、安心にも違和感にもなり得ます。

ここで浮かび上がるのは、「肉体もなく性も持たない存在は、言語によって性を帯びてしまうのか」という問いです。

AIという存在が言葉を操り始めたことで、男性形・女性形といった文法上のカテゴリーの恣意性は、これまで以上に鮮明に見えるようになったのかもしれません。ここでいう恣意性とは、言葉の「音や形」と、それが指し示す「意味」との間に本質的・必然的な結びつきはなく、社会的な約束事によって成立しているという考え方です。この意味で、男性形や女性形という呼び名もまた、自然に与えられたものではなく、歴史の中で共有されてきた分類の方法の一つにすぎません。もしそれらが「第一形態」「第二形態」といったような名称だったら、AIの性別をめぐる議論も今とは少し違ったものになっていたのかもしれません。

AIの性をめぐる問題は、AIそのものについての問題というよりも、むしろ私たち人間が言語の中でどれほど深く性を結びつけてきたのか、どのように他者を位置づけ、誰を含めてきたのかという問いを映し出しているのではないでしょうか。

※この記事に使用した画像は全てGeminiが生成したものです。