論文の概要: Modeling Human Subjectivity in LLMs Using Explicit and Implicit Human Factors in Personas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14462v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 16:32:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:33.246595
• Title: Modeling Human Subjectivity in LLMs Using Explicit and Implicit Human Factors in Personas
• Title（参考訳）: 人格の明示的要因と暗黙的要因を用いたLLMの人格性モデリング
• Authors: Salvatore Giorgi, Tingting Liu, Ankit Aich, Kelsey Isman, Garrick Sherman, Zachary Fried, João Sedoc, Lyle H. Ungar, Brenda Curtis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、人間中心の社会科学タスクでますます使われている。 これらのタスクは非常に主観的であり、環境、態度、信念、生きた経験など人間的要因に依存している。 我々は,LLMを人間的なペルソナで促進する役割について検討し,モデルに特定の人間であるかのように答えるよう求めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.650234624251716
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• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly being used in human-centered social scientific tasks, such as data annotation, synthetic data creation, and engaging in dialog. However, these tasks are highly subjective and dependent on human factors, such as one's environment, attitudes, beliefs, and lived experiences. Thus, it may be the case that employing LLMs (which do not have such human factors) in these tasks results in a lack of variation in data, failing to reflect the diversity of human experiences. In this paper, we examine the role of prompting LLMs with human-like personas and asking the models to answer as if they were a specific human. This is done explicitly, with exact demographics, political beliefs, and lived experiences, or implicitly via names prevalent in specific populations. The LLM personas are then evaluated via (1) subjective annotation task (e.g., detecting toxicity) and (2) a belief generation task, where both tasks are known to vary across human factors. We examine the impact of explicit vs. implicit personas and investigate which human factors LLMs recognize and respond to. Results show that explicit LLM personas show mixed results when reproducing known human biases, but generally fail to demonstrate implicit biases. We conclude that LLMs may capture the statistical patterns of how people speak, but are generally unable to model the complex interactions and subtleties of human perceptions, potentially limiting their effectiveness in social science applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データアノテーション、合成データ生成、ダイアログの関与など、人間中心の社会科学的なタスクでますます使われている。 しかしながら、これらのタスクは、環境、態度、信念、生きた経験など、人的要因に強く依存している。 したがって、これらのタスクにLSM(そのようなヒューマンファクターを持たない)を採用すると、データのばらつきが欠如し、人間の経験の多様性を反映できない可能性がある。 本稿では, LLMを人間的なペルソナで促進する役割について検討し, モデルに対して, 特定の人間であるかのように答えるように求める。 これは明確に行われ、正確な人口統計、政治的信念、生きた経験、あるいは特定の集団でよく見られる名前を通して暗黙的に行われる。 LLMペルソナは、(1)主観的アノテーションタスク(例えば、毒性の検出)と(2)信念生成タスクによって評価される。 明示的対暗示的ペルソナの影響について検討し,LLMが認識・応答する人的要因について検討した。 結果は、明示的なLLMペルソナは、既知の人間のバイアスを再現する際には混合の結果を示すが、一般的には暗黙のバイアスを示さないことを示している。 LLMは人々の発話の統計的パターンを捉えることができるが、一般的には人間の知覚の複雑な相互作用や微妙さをモデル化することができず、社会科学への応用においてその効果を制限できる可能性があると結論付けている。

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