論文の概要: The Unequal Opportunities of Large Language Models: Revealing Demographic Bias through Job Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02053v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 21:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 14:32:48.122270
• Title: The Unequal Opportunities of Large Language Models: Revealing Demographic Bias through Job Recommendations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの不平等--求職勧告による復刻的バイアスの解明
• Authors: Abel Salinas, Parth Vipul Shah, Yuzhong Huang, Robert McCormack, Fred Morstatter
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における人口統計バイアスの分析と比較のための簡易な手法を提案する。 本稿では,ChatGPTとLLaMAの交差バイアスを計測し,本手法の有効性を示す。 両モデルとも、メキシコ労働者の低賃金雇用を一貫して示唆するなど、さまざまな人口統計学的アイデンティティに対する偏見を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7606216069175047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have seen widespread deployment in various real-world applications. Understanding these biases is crucial to comprehend the potential downstream consequences when using LLMs to make decisions, particularly for historically disadvantaged groups. In this work, we propose a simple method for analyzing and comparing demographic bias in LLMs, through the lens of job recommendations. We demonstrate the effectiveness of our method by measuring intersectional biases within ChatGPT and LLaMA, two cutting-edge LLMs. Our experiments primarily focus on uncovering gender identity and nationality bias; however, our method can be extended to examine biases associated with any intersection of demographic identities. We identify distinct biases in both models toward various demographic identities, such as both models consistently suggesting low-paying jobs for Mexican workers or preferring to recommend secretarial roles to women. Our study highlights the importance of measuring the bias of LLMs in downstream applications to understand the potential for harm and inequitable outcomes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションに広くデプロイされている。 これらのバイアスを理解することは、特に歴史的に不利なグループにおいて、LSMを使用して意思決定を行う際の下流結果を理解するために重要である。 本研究では,仕事推薦のレンズを通して,llmにおける人口バイアスを分析し,比較するための簡便な方法を提案する。 本稿では,ChatGPTとLLaMAの交差バイアスを2つの最先端LCMで測定し,本手法の有効性を示す。 実験は主にジェンダーのアイデンティティと国籍のバイアスを明らかにすることに焦点を当てたが、この方法は人口統計学的アイデンティティの交点に関連するバイアスを調べるために拡張することができる。 例えば、メキシコ人労働者の低賃金雇用を一貫して示唆するモデルや、女性に対する秘書の役割を推奨するモデルなどです。 本研究は、下流アプリケーションにおけるLCMのバイアスを測定することの重要性を強調し、有害かつ不平等な結果の可能性を理解する。

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