論文の概要: Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment in Language Models Towards Implicit and Explicit Opinion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08212v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 11:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 10:48:24.403277
• Title: Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment in Language Models Towards Implicit and Explicit Opinion
• Title（参考訳）: Covert Bias: 言語モデルにおける社会的視点の不一致の深刻さ : 暗黙的・明示的な意見に向けて
• Authors: Abeer Aldayel, Areej Alokaili, Rehab Alahmadi,
• Abstract要約: 過度なバイアスシナリオのエッジケースにおけるバイアスモデルを用いて、ビューに対するバイアスの重症度を評価する。 以上の結果から,暗黙的・明示的な意見の識別において,LLM 性能の相違が明らかとなり,反対意見の明示的な意見に対する偏見の傾向が一般的であった。 非整合モデルの直接的な不注意な反応は、決定性のさらなる洗練の必要性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While various approaches have recently been studied for bias identification, little is known about how implicit language that does not explicitly convey a viewpoint affects bias amplification in large language models. To examine the severity of bias toward a view, we evaluated the performance of two downstream tasks where the implicit and explicit knowledge of social groups were used. First, we present a stress test evaluation by using a biased model in edge cases of excessive bias scenarios. Then, we evaluate how LLMs calibrate linguistically in response to both implicit and explicit opinions when they are aligned with conflicting viewpoints. Our findings reveal a discrepancy in LLM performance in identifying implicit and explicit opinions, with a general tendency of bias toward explicit opinions of opposing stances. Moreover, the bias-aligned models generate more cautious responses using uncertainty phrases compared to the unaligned (zero-shot) base models. The direct, incautious responses of the unaligned models suggest a need for further refinement of decisiveness by incorporating uncertainty markers to enhance their reliability, especially on socially nuanced topics with high subjectivity.
• Abstract（参考訳）: 近年, バイアス識別のための様々な手法が研究されているが, 視点を明示的に伝達しない暗黙の言語が, 大規模言語モデルにおけるバイアス増幅に与える影響についてはほとんど分かっていない。 本研究では,社会集団の暗黙的・明示的な知識を用いた2つの下流課題の性能評価を行った。 まず,過度なバイアスシナリオのエッジケースにおけるバイアスモデルを用いて,ストレステストの評価を行う。 そこで我々は,LLMが対立する視点に整合している場合,暗黙的・明示的な意見に反応して言語学的に校正する方法について検討した。 以上の結果から,暗黙的・明示的な意見の識別において,LLM 性能の相違が明らかとなり,反対意見の明示的な意見に対する偏見の傾向が一般的であった。 さらに、バイアス整合モデルは、不整合(ゼロショット)ベースモデルと比較して不確実なフレーズを用いてより慎重な応答を生成する。 不整合モデルの直接的な、注意深い応答は、信頼性を高めるために不確実性マーカーを組み込むことにより、決定性のさらなる改善の必要性を示唆している。

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