論文の概要: LLM Voting: Human Choices and AI Collective Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01766v3
• Date: Wed, 14 Aug 2024 13:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 18:16:52.855918
• Title: LLM Voting: Human Choices and AI Collective Decision Making
• Title（参考訳）: LLM投票:人間の選択とAIによる集団決定
• Authors: Joshua C. Yang, Damian Dailisan, Marcin Korecki, Carina I. Hausladen, Dirk Helbing,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の投票行動,特に GPT-4 と LLaMA-2 について検討する。 投票方法の選択と提示順序がLLM投票結果に影響を及ぼすことがわかった。 さまざまな人格がこれらのバイアスの一部を減らし、人間の選択との整合性を高めることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the voting behaviors of Large Language Models (LLMs), specifically GPT-4 and LLaMA-2, their biases, and how they align with human voting patterns. Our methodology involved using a dataset from a human voting experiment to establish a baseline for human preferences and conducting a corresponding experiment with LLM agents. We observed that the choice of voting methods and the presentation order influenced LLM voting outcomes. We found that varying the persona can reduce some of these biases and enhance alignment with human choices. While the Chain-of-Thought approach did not improve prediction accuracy, it has potential for AI explainability in the voting process. We also identified a trade-off between preference diversity and alignment accuracy in LLMs, influenced by different temperature settings. Our findings indicate that LLMs may lead to less diverse collective outcomes and biased assumptions when used in voting scenarios, emphasizing the need for cautious integration of LLMs into democratic processes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の投票行動,特に GPT-4 と LLaMA-2 の偏り,人間の投票パターンとの整合性について検討する。 提案手法では,人間の投票実験から得られたデータセットを用いて人選好のベースラインを確立し,LLMエージェントを用いて対応する実験を行った。 投票方法の選択と提示順序がLLM投票結果に影響を及ぼすことがわかった。 さまざまな人格がこれらのバイアスの一部を減らし、人間の選択との整合性を高めることができることがわかった。 Chain-of-Thoughtアプローチは予測精度を向上しなかったが、投票プロセスにおけるAI説明可能性の可能性がある。 また,LLMにおける好みの多様性とアライメント精度のトレードオフを,異なる温度設定の影響で確認した。 以上の結果から, LLM は, 投票シナリオにおいて, 多様な集団的結果や偏見が得られず, 民主的プロセスへの慎重な統合の必要性が強調された。

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