論文の概要: Are Large Language Models Ready for Travel Planning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17333v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:39.383448
• Title: Are Large Language Models Ready for Travel Planning?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは旅行計画の準備が整っているか?
• Authors: Ruiping Ren, Xing Yao, Shu Cole, Haining Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、宿泊や観光において有望であり、人口統計群にまたがるサービス提供能力は未だ不明である。 本稿では,LDMを旅行計画アシスタントとして利用する際の性別と民族的偏見について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.307444995285539
• License:
• Abstract: While large language models (LLMs) show promise in hospitality and tourism, their ability to provide unbiased service across demographic groups remains unclear. This paper explores gender and ethnic biases when LLMs are utilized as travel planning assistants. To investigate this issue, we apply machine learning techniques to analyze travel suggestions generated from three open-source LLMs. Our findings reveal that the performance of race and gender classifiers substantially exceeds random chance, indicating differences in how LLMs engage with varied subgroups. Specifically, outputs align with cultural expectations tied to certain races and genders. To minimize the effect of these stereotypes, we used a stop-word classification strategy, which decreased identifiable differences, with no disrespectful terms found. However, hallucinations related to African American and gender minority groups were noted. In conclusion, while LLMs can generate travel plans seemingly free from bias, it remains essential to verify the accuracy and appropriateness of their recommendations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、宿泊や観光において有望であるが、人口統計学的グループ間でのサービス提供能力は未だ不明である。 本稿では,LDMを旅行計画アシスタントとして利用する際の性別と民族的偏見について検討する。 そこで本研究では,3つのオープンソースのLCMから生成された旅行提案を機械学習で解析する手法を提案する。 以上の結果から,人種と性別の分類器の性能はランダムな確率をはるかに上回り,LLMが様々なサブグループとどのように関わるかの相違が示唆された。 具体的には、アウトプットは特定の人種や性別に関連する文化的な期待と一致している。 これらのステレオタイプの影響を最小限に抑えるため,不敬な用語は見つからず,識別可能な相違を減らしたストップワード分類戦略を用いた。 しかし、アフリカ系アメリカ人と男女マイノリティグループに関連する幻覚が指摘された。 結論として、LCMは、一見バイアスのない旅行計画を生成することができるが、それらの推奨の正確性や適切性を検証することは依然として不可欠である。

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