Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models

論文の概要: Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08902v1
Date: Sat, 16 Sep 2023 07:07:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-19 18:43:50.968507
Title: Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models
Title（参考訳）: LLMにおけるサブトラー・バイアスの調査:世代モデルにおける年齢、美、制度、国籍バイアス
Authors: Mahammed Kamruzzaman, Md. Minul Islam Shovon, Gene Louis Kim
Abstract要約: 本稿では, 年齢や美しさなど, あまり研究されていないが, 相変わらず, 寸法の偏りについて検討する。実験心理学において, LLMは, 特定の社会集団に対して, 肯定的あるいは否定的な感情の偏見を広く保持するか否かを問う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: LLMs are increasingly powerful and widely used to assist users in a variety of tasks. This use risks the introduction of LLM biases to consequential decisions such as job hiring, human performance evaluation, and criminal sentencing. Bias in NLP systems along the lines of gender and ethnicity has been widely studied, especially for specific stereotypes (e.g., Asians are good at math). In this paper, we investigate bias along less studied, but still consequential, dimensions, such as age and beauty, measuring subtler correlated decisions that LLMs (specially autoregressive language models) make between social groups and unrelated positive and negative attributes. We ask whether LLMs hold wide-reaching biases of positive or negative sentiment for specific social groups similar to the ``what is beautiful is good'' bias found in people in experimental psychology. We introduce a template-generated dataset of sentence completion tasks that asks the model to select the most appropriate attribute to complete an evaluative statement about a person described as a member of a specific social group. We also reverse the completion task to select the social group based on an attribute. Finally, we report the correlations that we find for multiple cutting-edge LLMs. This dataset can be used as a benchmark to evaluate progress in more generalized biases and the templating technique can be used to expand the benchmark with minimal additional human annotation.
Abstract（参考訳）: LLMはますます強力になり、様々なタスクでユーザを支援するために広く利用されている。この使用は、雇用、人事評価、刑事判決などの連続的な決定に対するLLMバイアスの導入を危険にさらしている。性別や民族の線に沿ったNLPシステムのバイアスは、特に特定のステレオタイプ(例えばアジア人は数学が得意)について広く研究されている。本稿では,LLM(特に自己回帰言語モデル)が社会集団と無関係な正・負の属性の間に生み出す微妙な相関決定を,年齢や美しさなど,あまり研究されていないがそれでも連続的に調査する。実験心理学において, LLMは「美しいものは良い」というような, 特定の社会集団に対して, 肯定的, 否定的感情の偏見を広く有するか否かを問う。本稿では,特定のソーシャルグループの一員として記述された人物について,最も適切な属性を選択するようにモデルに依頼する,文補完タスクのテンプレート生成データセットを提案する。また、完了タスクを逆転して属性に基づいてソーシャルグループを選択する。最後に,複数の最先端LCMの相関関係について報告する。このデータセットは、より一般的なバイアスの進捗を評価するベンチマークとして使用することができ、テンプレート技術は、最小限の人間のアノテーションでベンチマークを拡張するために使用できる。

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