論文の概要: ChatGPT Doesn't Trust Chargers Fans: Guardrail Sensitivity in Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06866v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 18:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 11:44:36.274370
• Title: ChatGPT Doesn't Trust Chargers Fans: Guardrail Sensitivity in Context
• Title（参考訳）: ChatGPTは充電器のファンを信頼していない: ガードレールの感度
• Authors: Victoria R. Li, Yida Chen, Naomi Saphra,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザに関する情報がLCMの要求実行を拒否する可能性にどのように影響するかを検討する。 若年、女性、アジア系アメリカ人の人物は、検閲された情報や違法な情報を要求する際に、拒否するガードレールを発生させる傾向にある。 それぞれのカテゴリーやアメリカンフットボールチームでさえ、ChatGPTはおそらく政治的イデオロギーを推測しているようだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.653721769378018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While the biases of language models in production are extensively documented, the biases of their guardrails have been neglected. This paper studies how contextual information about the user influences the likelihood of an LLM to refuse to execute a request. By generating user biographies that offer ideological and demographic information, we find a number of biases in guardrail sensitivity on GPT-3.5. Younger, female, and Asian-American personas are more likely to trigger a refusal guardrail when requesting censored or illegal information. Guardrails are also sycophantic, refusing to comply with requests for a political position the user is likely to disagree with. We find that certain identity groups and seemingly innocuous information, e.g., sports fandom, can elicit changes in guardrail sensitivity similar to direct statements of political ideology. For each demographic category and even for American football team fandom, we find that ChatGPT appears to infer a likely political ideology and modify guardrail behavior accordingly.
• Abstract（参考訳）: 生産中の言語モデルのバイアスは広範囲に記録されているが、ガードレールのバイアスは無視されている。 本稿では,ユーザに関する情報がLCMの要求実行を拒否する可能性にどのように影響するかを検討する。 GPT-3.5では,イデオロギーや人口統計情報を提供するユーザ伝記を生成することで,ガードレールの感度に多くのバイアスが生じる。 若年、女性、アジア系アメリカ人の人物は、検閲された情報や違法な情報を要求する際に、拒否するガードレールを発生させる傾向にある。 ガードレールもサイコファンであり、ユーザーが反対する可能性が高い政治的立場の要求に従わない。 特定のアイデンティティグループや一見無害な情報、例えばスポーツファンダムは、政治的イデオロギーの直接的な言明に類似したガードレール感度の変化を誘発することができる。 それぞれのカテゴリーやアメリカンフットボールチームでさえ、ChatGPTは政治的イデオロギーを推測し、それに応じてガードレールの振る舞いを修正しているように見える。

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