多元的モデルの3類型

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Overton 多元モデル

定義: クエリに対して理性的に妥当と考えられる回答（Overton window 内）をすべて提示するモデル。

目的: 利用者が複数の見解を俯瞰し、熟慮できるようにする。

実装の例:

多様性促進プロンプト＋複数サンプリングで回答集合を作成し要約を返す。

不合理回答リストを用意し、含まないことを自動判定。

主な応用: 助言生成、証拠列挙、数学証明の多手法提示など。

課題: Overton window の線引きが主観的／高コストなうえ、両論併記が誤った均衡（false balance）を生むリスク。

Steerable 多元モデル

定義: あらかじめ定義した属性・視点 a（文化・哲学・個人プロファイル等）へプロンプトや設定で“舵取り”でき、その視点に一貫した回答を生成。

目的: パーソナライズや異なる立場のシミュレーションを柔軟かつ高忠実に実現。

実装の例:

ユーザー埋め込み／値観トークンを条件付け入力。

Few-shot で特定グループ回答を模倣するモジュールを追加。

主な応用: ライティング支援、創造的アイデア出し、対話療法、社会シミュレーション。

課題: 許容すべき属性の境界設定、属性が粗すぎるとステレオタイプ化、交差する属性（intersectionality）の扱い。

定義: ある母集団 G の回答分布とモデルの回答分布が一致（校正されている）するよう設計したモデル。

目的: 世論調査や文化研究で「その集団ならこう答える」確率を再現し、シミュレーションや分析に利用。

実装の例:

対象集団データで追加事前学習し、KL/Jensen-Shannon 距離などで分布整合性を評価。

アンケート回答データを教師信号にして微調整。

主な応用: エージェント群シミュレーション、調査設計のパイロット、文化比較研究。

課題: 参照集団の選定・データ収集、頻出だが有害な意見の増幅、分布的多元と Overton/Steerable の両立。