論文の概要: "Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in
LLM-Generated Reference Letters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09219v5
- Date: Fri, 1 Dec 2023 19:21:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 22:00:16.388186
- Title: "Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in
LLM-Generated Reference Letters
- Title（参考訳）: 『Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model』 LLM-Generated Reference Letters におけるジェンダーバイアス
- Authors: Yixin Wan, George Pu, Jiao Sun, Aparna Garimella, Kai-Wei Chang,
Nanyun Peng
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。
本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.11173801187816
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently emerged as an effective tool to
assist individuals in writing various types of content, including professional
documents such as recommendation letters. Though bringing convenience, this
application also introduces unprecedented fairness concerns. Model-generated
reference letters might be directly used by users in professional scenarios. If
underlying biases exist in these model-constructed letters, using them without
scrutinization could lead to direct societal harms, such as sabotaging
application success rates for female applicants. In light of this pressing
issue, it is imminent and necessary to comprehensively study fairness issues
and associated harms in this real-world use case. In this paper, we critically
examine gender biases in LLM-generated reference letters. Drawing inspiration
from social science findings, we design evaluation methods to manifest biases
through 2 dimensions: (1) biases in language style and (2) biases in lexical
content. We further investigate the extent of bias propagation by analyzing the
hallucination bias of models, a term that we define to be bias exacerbation in
model-hallucinated contents. Through benchmarking evaluation on 2 popular LLMs-
ChatGPT and Alpaca, we reveal significant gender biases in LLM-generated
recommendation letters. Our findings not only warn against using LLMs for this
application without scrutinization, but also illuminate the importance of
thoroughly studying hidden biases and harms in LLM-generated professional
documents.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、リコメンデーションレターなどの専門文書など、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。
利便性をもたらすが、このアプリケーションには前例のない公平性の懸念もある。
モデル生成参照文字は、プロのシナリオでユーザーが直接使用することもある。
これらのモデル構築された文字に根底にあるバイアスが存在する場合、精査なしで使用すると、女性の応募者にとってのアプリケーション成功率を妨害するなど、直接的な社会的害につながる可能性がある。
この差し迫った問題を踏まえると、この実世界のユースケースにおいて公平性の問題と関連する損害を包括的に研究する必要がある。
本稿では,llm生成基準文字における性別バイアスを批判的に検討する。
社会科学の知見からインスピレーションを得て,(1)言語スタイルバイアス,(2)語彙コンテンツバイアスという2次元のバイアスを顕示する評価手法を設計した。
さらに,モデルの幻覚バイアスを解析することにより,バイアス伝播の程度について検討する。
2つのLLMsChatGPTとAlpacaのベンチマーク評価により,LLM生成レコメンデーションレコメンデーションレターに有意な性別バイアスが認められた。
本研究は, LLM の使用を精査せずに警告するだけでなく, LLM 生成専門文書における隠れバイアスや害を徹底的に研究することの重要性も明らかにした。
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