論文の概要: Navigating the Ocean of Biases: Political Bias Attribution in Language Models via Causal Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08605v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 00:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 17:54:01.977136
• Title: Navigating the Ocean of Biases: Political Bias Attribution in Language Models via Causal Structures
• Title（参考訳）: バイアスの海をナビゲートする:因果構造による言語モデルにおける政治的バイアスの帰属
• Authors: David F. Jenny, Yann Billeter, Mrinmaya Sachan, Bernhard Sch\"olkopf and Zhijing Jin
• Abstract要約: 我々は、LLMの価値観を批判したり、検証したりせず、どのようにして「良い議論」を解釈し、偏見づけるかを見極めることを目的としている。 本研究では,活動依存ネットワーク(ADN)を用いてLCMの暗黙的基準を抽出する。 人-AIアライメントとバイアス緩和について,本研究の結果について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.059631072902356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has sparked intense debate regarding their ability to perceive and interpret complex socio-political landscapes. In this study, we undertake an exploration of decision-making processes and inherent biases within LLMs, exemplified by ChatGPT, specifically contextualizing our analysis within political debates. We aim not to critique or validate LLMs' values, but rather to discern how they interpret and adjudicate "good arguments." By applying Activity Dependency Networks (ADNs), we extract the LLMs' implicit criteria for such assessments and illustrate how normative values influence these perceptions. We discuss the consequences of our findings for human-AI alignment and bias mitigation. Our code and data at https://github.com/david-jenny/LLM-Political-Study.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の急速な発展は、複雑な社会・政治の風景を知覚し解釈する能力に関する激しい議論を引き起こした。 本研究では、ChatGPTによって実証されたLCMにおける意思決定プロセスと固有のバイアスの探索、特に政治討論における分析の文脈化を行う。 我々は、LLMの価値観を批判したり、検証したりするのではなく、どのようにして「良い議論」を解釈し、偏見づけるかを見極めることを目的としている。 活動依存ネットワーク(ADN)を適用して,これらの評価に対するLCMの暗黙的基準を抽出し,規範的価値がこれらの知覚にどのように影響するかを説明する。 我々は、人間とaiの連携とバイアス緩和に関する調査結果の結果について論じる。 コードとデータはhttps://github.com/david-jenny/LLM-Political-Study.comにある。

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