論文の概要: Prompt and Prejudice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04671v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 14:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:39:53.762660
• Title: Prompt and Prejudice
• Title（参考訳）: プロンプトと偏見
• Authors: Lorenzo Berlincioni, Luca Cultrera, Federico Becattini, Marco Bertini, Alberto Del Bimbo,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) におけるファーストネームの使用が与える影響について検討する。 本稿では、倫理的に注釈付けされたテキストシナリオにファーストネームを付加して、モデル出力における人口統計バイアスを明らかにするアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.35618753825668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the impact of using first names in Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs), particularly when prompted with ethical decision-making tasks. We propose an approach that appends first names to ethically annotated text scenarios to reveal demographic biases in model outputs. Our study involves a curated list of more than 300 names representing diverse genders and ethnic backgrounds, tested across thousands of moral scenarios. Following the auditing methodologies from social sciences we propose a detailed analysis involving popular LLMs/VLMs to contribute to the field of responsible AI by emphasizing the importance of recognizing and mitigating biases in these systems. Furthermore, we introduce a novel benchmark, the Pratical Scenarios Benchmark (PSB), designed to assess the presence of biases involving gender or demographic prejudices in everyday decision-making scenarios as well as practical scenarios where an LLM might be used to make sensible decisions (e.g., granting mortgages or insurances). This benchmark allows for a comprehensive comparison of model behaviors across different demographic categories, highlighting the risks and biases that may arise in practical applications of LLMs and VLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とVision Language Models (VLMs) におけるファーストネームの使用が,特に倫理的意思決定タスクにおいて与える影響について検討する。 本稿では、倫理的に注釈付けされたテキストシナリオにファーストネームを付加して、モデル出力における人口統計バイアスを明らかにするアプローチを提案する。 私たちの研究は、様々な性別や民族的背景を表す300以上の名前のキュレートされたリストを含んでおり、数千の道徳的シナリオでテストされています。 社会科学の監査手法に倣って,これらのシステムにおける偏見の認識と緩和の重要性を強調することによって,一般的なLLM/VLMを包含した詳細な分析手法を提案する。 さらに、日々の意思決定シナリオにおける性別や人口的偏見に関連するバイアスの存在を評価するための新しいベンチマークであるPratical Scenarios Benchmark (PSB)を導入するとともに、LCMが合理的な決定(住宅ローンや保険の付与など)を行うための実践シナリオも導入する。 このベンチマークは、異なる階層カテゴリにわたるモデル行動の包括的な比較を可能にし、LLMやVLMの実践的応用で生じる可能性のあるリスクとバイアスを強調している。

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