論文の概要: The African Woman is Rhythmic and Soulful: An Investigation of Implicit Biases in LLM Open-ended Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01270v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 16:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:34.828658
• Title: The African Woman is Rhythmic and Soulful: An Investigation of Implicit Biases in LLM Open-ended Text Generation
• Title（参考訳）: アフリカ人女性はリズムとソウルフル:LLMオープンエンドテキスト生成におけるインシシトビアーゼの研究
• Authors: Serene Lim, María Pérez-Ortiz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)による決定に影響を与えるため、暗黙のバイアスは重要である。 伝統的に、明示的なバイアステストや埋め込みベースの手法はバイアスを検出するために使用されるが、これらのアプローチはより微妙で暗黙的なバイアスの形式を見落としることができる。 提案手法は, 暗黙の偏見を明らかにするために, 即発的, 意思決定的タスクによる2つの新しい心理学的手法を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9945212716333063
• License:
• Abstract: This paper investigates the subtle and often concealed biases present in Large Language Models (LLMs), focusing on implicit biases that may remain despite passing explicit bias tests. Implicit biases are significant because they influence the decisions made by these systems, potentially perpetuating stereotypes and discrimination, even when LLMs appear to function fairly. Traditionally, explicit bias tests or embedding-based methods are employed to detect bias, but these approaches can overlook more nuanced, implicit forms of bias. To address this, we introduce two novel psychological-inspired methodologies: the LLM Implicit Association Test (IAT) Bias and the LLM Decision Bias, designed to reveal and measure implicit biases through prompt-based and decision-making tasks. Additionally, open-ended generation tasks with thematic analysis of word generations and storytelling provide qualitative insights into the model's behavior. Our findings demonstrate that the LLM IAT Bias correlates with traditional methods and more effectively predicts downstream behaviors, as measured by the LLM Decision Bias, offering a more comprehensive framework for detecting subtle biases in AI systems. This research advances the field of AI ethics by proposing new methods to continually assess and mitigate biases in LLMs, highlighting the importance of qualitative and decision-focused evaluations to address challenges that previous approaches have not fully captured.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) に存在する微妙で,しばしば隠蔽されるバイアスについて検討する。 LLMが適切に機能しているように見える場合であっても、ステレオタイプや差別が持続する可能性があるため、それらがこれらのシステムによる決定に影響を与えるため、暗黙のバイアスは重要である。 伝統的に、明示的なバイアステストや埋め込みベースの手法はバイアスを検出するために使用されるが、これらのアプローチはより微妙で暗黙的なバイアスの形式を見落としることができる。 そこで本研究では,LLM Indicit Association Test (IAT) Bias と LLM Decision Bias の2つの新しい心理学的手法を紹介する。 さらに、単語生成とストーリーテリングをテーマ分析したオープンエンド生成タスクは、モデルの振る舞いに関する質的な洞察を提供する。 LLM IATバイアスは従来の手法と相関し,より効果的に下流の挙動を予測し,AIシステムの微妙なバイアスを検出するためのより包括的なフレームワークを提供する。 この研究は、LLMのバイアスを継続的に評価し緩和するための新しい手法を提案し、従来のアプローチが完全に捉えていない課題に対処するための質的および決定的評価の重要性を強調することによって、AI倫理の分野を前進させる。

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