論文の概要: Recourse for reclamation: Chatting with generative language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14467v2
• Date: Sun, 21 Apr 2024 10:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:04:49.615521
• Title: Recourse for reclamation: Chatting with generative language models
• Title（参考訳）: Recourse for Reclamation: Chatting with Generative Language Model
• Authors: Jennifer Chien, Kevin R. McKee, Jackie Kay, William Isaac,
• Abstract要約: 生成言語モデルにアルゴリズム・リコースの概念を拡張します。 我々は,毒性フィルタリングのしきい値を動的に設定することで,希望する予測を実現する新しいメカニズムをユーザに提供する。 提案手法の可能性を実証したパイロット実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.877217169371665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers and developers increasingly rely on toxicity scoring to moderate generative language model outputs, in settings such as customer service, information retrieval, and content generation. However, toxicity scoring may render pertinent information inaccessible, rigidify or "value-lock" cultural norms, and prevent language reclamation processes, particularly for marginalized people. In this work, we extend the concept of algorithmic recourse to generative language models: we provide users a novel mechanism to achieve their desired prediction by dynamically setting thresholds for toxicity filtering. Users thereby exercise increased agency relative to interactions with the baseline system. A pilot study ($n = 30$) supports the potential of our proposed recourse mechanism, indicating improvements in usability compared to fixed-threshold toxicity-filtering of model outputs. Future work should explore the intersection of toxicity scoring, model controllability, user agency, and language reclamation processes -- particularly with regard to the bias that many communities encounter when interacting with generative language models.
• Abstract（参考訳）: 研究者や開発者は、顧客サービス、情報検索、コンテンツ生成などの設定において、中程度の生成言語モデル出力に対する毒性のスコアリングにますます依存している。 しかし、毒性のスコアリングは、関連する情報をアクセス不能、固化、あるいは「バリューロック」文化規範にし、特に辺境的な人々にとって、言語再生のプロセスを妨げる可能性がある。 本研究では, 生成言語モデルに対するアルゴリズム的リコースの概念を拡張し, 有害度フィルタリングのしきい値を動的に設定することで, 利用者が求める予測を達成するための新しいメカニズムを提供する。 これにより、ユーザは、ベースラインシステムとのインタラクションに対して、増大するエージェンシーを行使する。 提案手法の可能性を実証したパイロット研究 (n = 30$) では, モデル出力の固定閾値毒性フィルタと比較して, 使用性の向上が示唆された。 今後の研究は、毒性スコアリング、モデル制御性、ユーザエージェンシー、言語再生プロセスの共通点を探り、特に、生成言語モデルと対話する際に多くのコミュニティが直面するバイアスについて検討する必要がある。

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