Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bias in LLMs as Annotators: The Effect of Party Cues on Labelling Decision by Large Language Models

論文の概要: Bias in LLMs as Annotators: The Effect of Party Cues on Labelling Decision by Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15895v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 16:05:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-08-29 15:31:11.259416
Title: Bias in LLMs as Annotators: The Effect of Party Cues on Labelling Decision by Large Language Models
Title（参考訳）: アノテーションとしてのLLMのバイアス:大規模言語モデルによるラベリング決定に及ぼすパーティキューの影響
Authors: Sebastian Vallejo Vera, Hunter Driggers,
Abstract要約: 我々は、Large Language Models (LLMs) において同様のバイアスをアノテーションとしてテストする。人間とは違い、極端に左派や右派からの発言を誘発しても、LSMは顕著な偏見を呈する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Human coders are biased. We test similar biases in Large Language Models (LLMs) as annotators. By replicating an experiment run by Ennser-Jedenastik and Meyer (2018), we find evidence that LLMs use political information, and specifically party cues, to judge political statements. Not only do LLMs use relevant information to contextualize whether a statement is positive, negative, or neutral based on the party cue, they also reflect the biases of the human-generated data upon which they have been trained. We also find that unlike humans, who are only biased when faced with statements from extreme parties, LLMs exhibit significant bias even when prompted with statements from center-left and center-right parties. The implications of our findings are discussed in the conclusion.
Abstract（参考訳）: 人間のコーダーはバイアスを受けています。我々は、Large Language Models (LLMs) において同様のバイアスをアノテーションとしてテストする。 2018年にEnnser-Jedenastik and Meyerが行った実験を再現することで、LLMが政治的情報、特に政党的手がかりを使って政治的発言を判断する証拠が見つかった。 LLMは、声明が肯定的、否定的、中立的であるかどうかを文脈的に判断するために関連する情報を使用するだけでなく、トレーニングされた人為的なデータのバイアスも反映している。また、極端な当事者の発言に対してしか偏見を示さない人間とは異なり、中道左派や中道右派からの発言に対してもLLMは大きな偏見を示す。本研究の結論は以下の通りである。

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