動物福祉の問題についてどのように考えるかは、私たちが使用する言語モデルのトレーニングデータに大きく影響されています。arXivに投稿された最新の研究では、Llama-3.2-1Bというモデルを対象に、10種類の言語的特徴が動物福祉に関する推論にどのような影響を与えるかを調査しました。語彙を統制した対照的なプローブを用いて、各特徴がファインチューニングデータとして使用された場合のモデルの選好にどう作用するかを測定した結果、10個中8個の特徴が統計的に有意な変化をもたらしました。 動物福祉に向けた強い推論へと移行させる特徴は、断定的な確実性、明示的な道徳的語彙、感情表現、評価的主張、物語的構造、描写される害の深刻さ、および直接的な時間設定の7つでした。一方、婉曲的な表現と具体的な感覚的描写の2つは、むしろ動物福祉に関するスタンスを弱める方向に作用します。興味深いことに、一人称視点は統計的に有意な影響を示しませんでした。 この研究が示す実践的な推奨事項は、LLMのトレーニングコーパスに含まれる可能性のある動物福祉関連の文章を執筆する人々にとって重要です。中立的に場面を描写するのではなく、明確に立場を主張することが重要だということです。モデルの推論を変える言語的特徴は、執筆者の立場を明確にするものであり、一方それを弱める特徴は動物福祉に関する内容を含みながらも、明確なスタンスを示さないものであることが明らかになりました。