論文の概要: Measuring Political Bias in Large Language Models: What Is Said and How It Is Said

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18932v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 18:22:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 18:11:43.876090
• Title: Measuring Political Bias in Large Language Models: What Is Said and How It Is Said
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける政治的バイアスの測定:何が語られるか、どのように語られるか
• Authors: Yejin Bang, Delong Chen, Nayeon Lee, Pascale Fung,
• Abstract要約: 政治問題に関するコンテンツの内容とスタイルの両方を分析し,LLMにおける政治的偏見を測定することを提案する。 提案尺度は, 生殖権や気候変動などの異なる政治課題を, それらのバイアスの内容(世代的物質)と様式(語彙的極性)の両方で考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.1845409187583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose to measure political bias in LLMs by analyzing both the content and style of their generated content regarding political issues. Existing benchmarks and measures focus on gender and racial biases. However, political bias exists in LLMs and can lead to polarization and other harms in downstream applications. In order to provide transparency to users, we advocate that there should be fine-grained and explainable measures of political biases generated by LLMs. Our proposed measure looks at different political issues such as reproductive rights and climate change, at both the content (the substance of the generation) and the style (the lexical polarity) of such bias. We measured the political bias in eleven open-sourced LLMs and showed that our proposed framework is easily scalable to other topics and is explainable.
• Abstract（参考訳）: 政治問題に関するコンテンツの内容とスタイルの両方を分析し,LLMにおける政治的偏見を測定することを提案する。 既存のベンチマークと指標は、性別と人種の偏見に焦点を当てている。 しかし、政治的バイアスはLLMに存在し、下流のアプリケーションでは分極やその他の害をもたらす可能性がある。 ユーザに対して透明性を提供するためには,LLMが生み出す政治的偏見の細粒化と説明可能な尺度が必要である,と我々は主張する。 提案尺度は, 生殖権や気候変動などの異なる政治課題を, それらのバイアスの内容(世代的物質)と様式(語彙的極性)の両方で考察する。 我々は11のオープンソースLDMの政治的バイアスを測定し、提案するフレームワークが他のトピックに容易にスケーラブルであり、説明可能であることを示した。

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