論文の概要: GPT-4's One-Dimensional Mapping of Morality: How the Accuracy of Country-Estimates Depends on Moral Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16886v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 12:58:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:45:45.372168
- Title: GPT-4's One-Dimensional Mapping of Morality: How the Accuracy of Country-Estimates Depends on Moral Domain
- Title（参考訳）: GPT-4におけるモラルの1次元マッピング--モラル領域の国別推定精度がモラル領域にどのように依存するか
- Authors: Pontus Strimling, Joel Krueger, Simon Karlsson,
- Abstract要約: Open AIのGPTモデルは、各国間の道徳的意見の変化を予測することができる。
高所得国では低所得国に比べて精度が著しく高い傾向にある。
本研究は, 過去の知見を再現し, 道徳的問題の種類によってどのように精度が変化するかを調べることによって研究を進めることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prior research demonstrates that Open AI's GPT models can predict variations in moral opinions between countries but that the accuracy tends to be substantially higher among high-income countries compared to low-income ones. This study aims to replicate previous findings and advance the research by examining how accuracy varies with different types of moral questions. Using responses from the World Value Survey and the European Value Study, covering 18 moral issues across 63 countries, we calculated country-level mean scores for each moral issue and compared them with GPT-4's predictions. Confirming previous findings, our results show that GPT-4 has greater predictive success in high-income than in low-income countries. However, our factor analysis reveals that GPT-4 bases its predictions primarily on a single dimension, presumably reflecting countries' degree of conservatism/liberalism. Conversely, the real-world moral landscape appears to be two-dimensional, differentiating between personal-sexual and violent-dishonest issues. When moral issues are categorized based on their moral domain, GPT-4's predictions are found to be remarkably accurate in the personal-sexual domain, across both high-income (r = .77) and low-income (r = .58) countries. Yet the predictive accuracy significantly drops in the violent-dishonest domain for both high-income (r = .30) and low-income (r = -.16) countries, indicating that GPT-4's one-dimensional world-view does not fully capture the complexity of the moral landscape. In sum, this study underscores the importance of not only considering country-specific characteristics to understand GPT-4's moral understanding, but also the characteristics of the moral issues at hand.
- Abstract（参考訳）: 以前の研究では、Open AIのGPTモデルは、各国間の道徳的意見の変化を予測することができるが、低所得国に比べて、高い所得国では精度が著しく高い傾向にあることが示されている。
本研究は, 過去の知見を再現し, 道徳的問題の種類によってどのように精度が変化するかを調べることによって研究を進めることを目的としている。
世界価値調査と欧州価値調査の回答を用いて、63か国18の道徳問題をカバーし、各道徳問題の平均スコアを算出し、GPT-4の予測と比較した。
以上の結果から,GPT-4は低所得国よりも高所得国において高い予測的成功率を示した。
しかしながら, GPT-4は, 各国の保守主義・自由主義の程度を反映して, 主に一つの次元に基づいて予測を行う。
逆に、現実世界の道徳観は2次元のように見える。
道徳的問題が道徳的領域に基づいて分類されると、GPT-4の予測は、高所得者(r = .77)と低所得者(r = .58)の両方で、個人性領域において著しく正確であることが分かる。
しかし、予測精度は高所得国(r = .30)と低所得国(r = -.16)の両方で暴力的不正直な領域で著しく低下し、GPT-4の1次元の世界観が道徳的景観の複雑さを完全に捉えていないことを示している。
本研究は、GPT-4の道徳的理解を理解するために、国固有の特徴を考えるだけでなく、目前にある道徳的問題の特徴も考慮することの重要性を強調している。
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