論文の概要: Cultural Bias and Cultural Alignment of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14096v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 15:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 19:34:10.097385
• Title: Cultural Bias and Cultural Alignment of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの文化的バイアスと文化的アライメント
• Authors: Yan Tao, Olga Viberg, Ryan S. Baker, Rene F. Kizilcec,
• Abstract要約: 広く使われている5つの大言語モデルに対して,文化的偏見の分散評価を行う。 全てのモデルは、英語とプロテスタントのヨーロッパ諸国に似た文化的価値を示す。 生成AIの出力における文化的バイアスを軽減するために,文化的なプロンプトと継続的な評価を用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Culture fundamentally shapes people's reasoning, behavior, and communication. As people increasingly use generative artificial intelligence (AI) to expedite and automate personal and professional tasks, cultural values embedded in AI models may bias people's authentic expression and contribute to the dominance of certain cultures. We conduct a disaggregated evaluation of cultural bias for five widely used large language models (OpenAI's GPT-4o/4-turbo/4/3.5-turbo/3) by comparing the models' responses to nationally representative survey data. All models exhibit cultural values resembling English-speaking and Protestant European countries. We test cultural prompting as a control strategy to increase cultural alignment for each country/territory. For recent models (GPT-4, 4-turbo, 4o), this improves the cultural alignment of the models' output for 71-81% of countries and territories. We suggest using cultural prompting and ongoing evaluation to reduce cultural bias in the output of generative AI.
• Abstract（参考訳）: 文化は人々の推論、行動、コミュニケーションを根本的に形作る。 生成的人工知能(AI)を用いて、個人的および専門的なタスクを迅速かつ自動化するにつれ、AIモデルに埋め込まれた文化的価値は、人々の真の表現を偏見させ、特定の文化の支配に寄与する可能性がある。 我々は,広く使用されている5つの大言語モデル(OpenAIのGPT-4o/4-turbo/4/3.5-turbo/3)の文化的偏見を,全国的に代表される調査データと比較して評価する。 全てのモデルは、英語とプロテスタントのヨーロッパ諸国に似た文化的価値を示す。 我々は、各国・地域ごとの文化的アライメントを高めるための統制戦略として、文化的プロンプトを試行する。 近年のモデル(GPT-4, 4-turbo, 4o)では、71～81%の国と地域の生産量の文化的アライメントが向上している。 生成AIの出力における文化的バイアスを低減するために,文化的なプロンプトと継続的な評価を用いることを提案する。

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