論文の概要: Cognitive Bias in Decision-Making with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00811v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 21:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:18.863861
• Title: Cognitive Bias in Decision-Making with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた意思決定における認知バイアス
• Authors: Jessica Echterhoff, Yao Liu, Abeer Alessa, Julian McAuley, Zexue He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い意思決定タスクをサポートするツールとして大きな可能性を秘めている。 LLMは保護されたグループに対する社会的バイアスを継承し、認知バイアスと機能的に類似している。 私たちの研究は、LLMの認知バイアスを発見し、評価し、緩和するために設計されたフレームワークであるBiasBusterを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.87475562475802
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) offer significant potential as tools to support an expanding range of decision-making tasks. Given their training on human (created) data, LLMs have been shown to inherit societal biases against protected groups, as well as be subject to bias functionally resembling cognitive bias. Human-like bias can impede fair and explainable decisions made with LLM assistance. Our work introduces BiasBuster, a framework designed to uncover, evaluate, and mitigate cognitive bias in LLMs, particularly in high-stakes decision-making tasks. Inspired by prior research in psychology and cognitive science, we develop a dataset containing 13,465 prompts to evaluate LLM decisions on different cognitive biases (e.g., prompt-induced, sequential, inherent). We test various bias mitigation strategies, while proposing a novel method utilizing LLMs to debias their own human-like cognitive bias within prompts. Our analysis provides a comprehensive picture of the presence and effects of cognitive bias across commercial and open-source models. We demonstrate that our selfhelp debiasing effectively mitigates model answers that display patterns akin to human cognitive bias without having to manually craft examples for each bias.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い意思決定タスクをサポートするツールとして大きな可能性を秘めている。 人間の(創造された)データに対するトレーニングから、LLMは保護されたグループに対する社会的バイアスを継承し、認知バイアスに機能的に類似したバイアスを受けることが示されている。 人間のようなバイアスは、LCMの支援によって行われた公平で説明可能な決定を妨げる可能性がある。 我々の研究は、特に高い意思決定タスクにおいて、LLMにおける認知バイアスを発見し、評価し、緩和するために設計されたフレームワークであるBiasBusterを紹介します。 心理学と認知科学の先行研究から着想を得て, 認知バイアス(例えば, 即発性, 逐次性, 内在性)に基づいて, 13,465 人の LLM 決定を評価可能なデータセットを開発した。 種々のバイアス緩和策を検証し, プロンプト内での自己認知バイアスを緩和するために, LLMを用いた新しい手法を提案する。 我々の分析は、商用およびオープンソースモデルにまたがる認知バイアスの存在と効果を包括的に分析する。 我々の自己嫌悪は、偏見ごとに手作業で例を作らなくても、人間の認知バイアスに似たパターンを表示するモデル回答を効果的に緩和することを示した。

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