論文の概要: The Impossibility of Fair LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03198v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 14:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.14691
• Title: The Impossibility of Fair LLMs
• Title（参考訳）: フェアLLMの不可能性
• Authors: Jacy Anthis, Kristian Lum, Michael Ekstrand, Avi Feller, Chenhao Tan,
• Abstract要約: さまざまな技術的公正フレームワークを分析し、公正な言語モデルの開発を難易度の高いものにするために、それぞれに固有の課題を見つけます。 それぞれのフレームワークが汎用的なAIコンテキストに拡張されないか、実際には実現不可能であることを示す。 これらの固有の課題は、LLMを含む汎用AIにおいて、限られた参加入力や限られた測定方法といった経験的な課題が克服されたとしても、持続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.812295963158714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of general-purpose artificial intelligence (AI) systems, particularly large language models (LLMs), has raised pressing moral questions about how to reduce bias and ensure fairness at scale. Researchers have documented a sort of "bias" in the significant correlations between demographics (e.g., race, gender) in LLM prompts and responses, but it remains unclear how LLM fairness could be evaluated with more rigorous definitions, such as group fairness or fair representations. We analyze a variety of technical fairness frameworks and find inherent challenges in each that make the development of a fair LLM intractable. We show that each framework either does not logically extend to the general-purpose AI context or is infeasible in practice, primarily due to the large amounts of unstructured training data and the many potential combinations of human populations, use cases, and sensitive attributes. These inherent challenges would persist for general-purpose AI, including LLMs, even if empirical challenges, such as limited participatory input and limited measurement methods, were overcome. Nonetheless, fairness will remain an important type of model evaluation, and there are still promising research directions, particularly the development of standards for the responsibility of LLM developers, context-specific evaluations, and methods of iterative, participatory, and AI-assisted evaluation that could scale fairness across the diverse contexts of modern human-AI interaction.
• Abstract（参考訳）: 汎用人工知能(AI)システムの台頭、特に大規模言語モデル(LLM)は、偏見を減らし、スケールにおける公正性を確保するための道徳的な疑問を提起している。 研究者は、LSMのプロンプトと反応における人口動態(例えば、人種、性別)の顕著な相関関係において、ある種の「バイアス」を文書化したが、LLMのフェアネスが、グループフェアネスやフェア表現のようなより厳密な定義でどのように評価できるかは、まだ不明である。 我々は、様々な技術的公正フレームワークを分析し、公正なLLMの開発を難易度にするために、それぞれに固有の課題を見つけます。 各フレームワークは、汎用的なAIコンテキストに論理的に拡張しないか、あるいは実際には実現不可能であることを示す。 これらの固有の課題は、LLMを含む汎用AIにおいて、限られた参加入力や限られた測定方法といった経験的な課題が克服されたとしても、持続する。 それでもフェアネスは重要なモデル評価のタイプであり続けており、将来的な研究方向、特にLLM開発者の責任に関する標準の開発、コンテキスト固有の評価、反復的、参加的、AI支援による、現代の人間とAIインタラクションのさまざまなコンテキストでフェアネスを拡大できる評価方法がある。

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