論文の概要: White Men Lead, Black Women Help? Benchmarking Language Agency Social Biases in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10508v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 21:36:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 01:44:57.447689
• Title: White Men Lead, Black Women Help? Benchmarking Language Agency Social Biases in LLMs
• Title（参考訳）: 白人男性、黒人女性が助ける? LLMで言語機関の社会的バイアスをベンチマーク
• Authors: Yixin Wan, Kai-Wei Chang,
• Abstract要約: 言語エージェンシーは、テキストにおける社会的偏見を評価する上で重要な側面である。 従来の研究はしばしば、エージェント語と共用語を識別する文字列マッチング技術に依存していた。 本稿では,言語庁バイアス評価ベンチマークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.27353205269664
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Language agency is an important aspect of evaluating social biases in texts. While several studies approached agency-related bias in human-written language, very limited research has investigated such biases in Large Language Model (LLM)-generated content. In addition, previous research often relies on string-matching techniques to identify agentic and communal words within texts, which fall short of accurately classifying language agency. We introduce the novel Language Agency Bias Evaluation (LABE) benchmark, which comprehensively evaluates biases in LLMs by analyzing agency levels attributed to different demographic groups in model generations. LABE leverages 5,400 template-based prompts, an accurate agency classifier, and corresponding bias metrics to test for gender, racial, and intersectional language agency biases in LLMs on 3 text generation tasks: biographies, professor reviews, and reference letters. To build better and more accurate automated agency classifiers, we also contribute and release the Language Agency Classification (LAC) dataset, consisting of 3,724 agentic and communal sentences. Using LABE, we unveil previously under-explored language agency social biases in 3 recent LLMs: ChatGPT, Llama3, and Mistral. We observe that: (1) For the same text category, LLM generations demonstrate higher levels of gender bias than human-written texts; (2) On most generation tasks, models show remarkably higher levels of intersectional bias than the other bias aspects. Those who are at the intersection of gender and racial minority groups -- such as Black females -- are consistently described by texts with lower levels of agency; (3) Among the 3 LLMs investigated, Llama3 demonstrates greatest overall bias in language agency; (4) Not only does prompt-based mitigation fail to resolve language agency bias in LLMs, but it frequently leads to the exacerbation of biases in generated texts.
• Abstract（参考訳）: 言語エージェンシーは、テキストにおける社会的偏見を評価する上で重要な側面である。 いくつかの研究が人文言語におけるエージェンシー関連バイアスに近づいた一方で、LLM(Large Language Model)生成コンテンツにおけるそのようなバイアスについて、非常に限定的な研究がなされている。 さらに、過去の研究は、しばしばテキスト内のエージェント語とコミュニティブ語を識別する文字列マッチング技術に依存しており、それは言語エージェンシーを正確に分類するに足らない。 本稿では,言語庁バイアス評価(LABE, Language Agency Bias Evaluation)ベンチマークについて紹介する。 LABEは5,400のテンプレートベースのプロンプト、正確なエージェンシー分類器、およびそれに対応するバイアスメトリクスを利用して、3つのテキスト生成タスク(バイオグラフィー、教授レビュー、参照レター)でLSMの性別、人種、および交叉言語エージェンシーバイアスをテストする。 3,724のエージェント文と共用文からなるLanguage Agency Classification (LAC)データセットを,より良く,より正確な自動エージェント分類器の構築に寄与し,リリースする。 LABEを用いて,近年の3つのLLM(ChatGPT,Llama3,Mistral)において,未探索言語エージェンシーの社会的偏見を明らかにした。 1)同一のテキストカテゴリでは,LLM世代は人文テキストよりもジェンダーバイアスのレベルが高く,(2)ほとんどの世代タスクでは,モデルが他のバイアスのレベルよりもはるかに高い交叉バイアスのレベルを示す。 性別と人種の少数派(黒人女性など)の交差点にいる人々は、一貫して低レベルの機関を持つテキストによって記述されている; (3) 調査された3つのLSMのうち、Llama3は言語エージェンシーにおいて最大の全体的なバイアスを示す; (4) プロンプトベースの緩和はLLMにおける言語エージェンシーのバイアスを解決するのに失敗するだけでなく、しばしば生成されたテキストにおけるバイアスが悪化する。

関連論文リスト

• Gender Bias in LLM-generated Interview Responses [1.6124402884077915]
  本研究は, モデル, 質問タイプ, 職種にまたがって, LLM生成面接応答の多面的監査を行うための3つのLCMを評価した。 その結果,男女の偏見は一貫しており,性別のステレオタイプや仕事の優位性と密接に一致していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T05:08:08Z)
• Spoken Stereoset: On Evaluating Social Bias Toward Speaker in Speech Large Language Models [50.40276881893513]
  本研究では,音声大言語モデル(SLLM)における社会的バイアスの評価を目的としたデータセットであるSpken Stereosetを紹介する。 多様な人口集団の発話に対して異なるモデルがどのように反応するかを調べることで、これらのバイアスを特定することを目指している。 これらの結果から,ほとんどのモデルではバイアスが最小であるが,ステレオタイプや反ステレオタイプ傾向がわずかにみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T16:55:06Z)
• Inclusivity in Large Language Models: Personality Traits and Gender Bias in Scientific Abstracts [49.97673761305336]
  我々は,3つの大きな言語モデル (LLM) を,人間の物語スタイルと潜在的な性別バイアスに適合させることで評価した。 以上の結果から,これらのモデルは一般的にヒトの投稿内容によく似たテキストを生成するが,スタイル的特徴の変化は有意な性差を示すことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T19:26:11Z)
• Hire Me or Not? Examining Language Model's Behavior with Occupation Attributes [7.718858707298602]
  大規模言語モデル(LLM)は、採用やレコメンデーションシステムなど、プロダクションパイプラインに広く統合されている。 本稿では、職業意思決定の文脈において、ジェンダーステレオタイプに関するLCMの行動について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T18:09:32Z)
• Gender Bias in Large Language Models across Multiple Languages [10.068466432117113]
  異なる言語で生成される大言語モデル(LLM)の性別バイアスについて検討する。 1) 性別関連文脈から記述的単語を選択する際の性別バイアス。 2) 性別関連代名詞を選択する際の性別バイアスは, 記述語を付与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T04:47:16Z)
• What Do Llamas Really Think? Revealing Preference Biases in Language Model Representations [62.91799637259657]
  大規模言語モデル(LLMs)は、応答を辞退しても、社会的な偏見を示すか? 本研究は,文脈的埋め込みを探索し,このバイアスが潜在表現にエンコードされているかどうかを探索することによって検討する。 単語の隠れベクトルからLLMの単語ペア選好を予測するロジスティックなBradley-Terryプローブを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:53:13Z)
• Probing Explicit and Implicit Gender Bias through LLM Conditional Text Generation [64.79319733514266]
  大規模言語モデル(LLM)はバイアスと有害な応答を生成する。 本研究では,あらかじめ定義されたジェンダーフレーズやステレオタイプを必要としない条件付きテキスト生成機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T05:31:46Z)
• "Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters [97.11173801187816]
  大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。 本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:12:57Z)
• Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models [0.0]
  本稿では, 年齢や美しさなど, 研究の少ない, 連続的な, 次元に沿ったバイアスについて検討する。 実験心理学において, LLMは, 特定の社会集団に対して, 肯定的, 否定的感情の偏見を広く抱いているか, あるいは「美しいものは良い」バイアスと類似しているかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T07:07:04Z)
• Queer People are People First: Deconstructing Sexual Identity Stereotypes in Large Language Models [3.974379576408554]
  大規模言語モデル(LLM)は、主に最小処理のWebテキストに基づいて訓練される。 LLMはLGBTQIA+コミュニティのような、疎外されたグループに対して必然的にステレオタイプを永続させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T19:39:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。