論文の概要: Gender Bias in LLM-generated Interview Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20739v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 05:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:15.407991
• Title: Gender Bias in LLM-generated Interview Responses
• Title（参考訳）: LLMによるインタビュー応答におけるジェンダーバイアス
• Authors: Haein Kong, Yongsu Ahn, Sangyub Lee, Yunho Maeng,
• Abstract要約: 本研究は, モデル, 質問タイプ, 職種にまたがって, LLM生成面接応答の多面的監査を行うための3つのLCMを評価した。 その結果,男女の偏見は一貫しており,性別のステレオタイプや仕事の優位性と密接に一致していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6124402884077915
• License:
• Abstract: LLMs have emerged as a promising tool for assisting individuals in diverse text-generation tasks, including job-related texts. However, LLM-generated answers have been increasingly found to exhibit gender bias. This study evaluates three LLMs (GPT-3.5, GPT-4, Claude) to conduct a multifaceted audit of LLM-generated interview responses across models, question types, and jobs, and their alignment with two gender stereotypes. Our findings reveal that gender bias is consistent, and closely aligned with gender stereotypes and the dominance of jobs. Overall, this study contributes to the systematic examination of gender bias in LLM-generated interview responses, highlighting the need for a mindful approach to mitigate such biases in related applications.
• Abstract（参考訳）: LLMは、仕事関連のテキストを含む様々なテキスト生成タスクにおいて、個人を支援するための有望なツールとして登場した。 しかし、LSMが生み出す答えは、ますます性バイアスを示すことが判明している。 本研究は,3つのLCM(GPT-3.5,GPT-4,Claude)を評価し,モデル,質問タイプ,職種間のLCM生成面接応答の多面的監査と2つのジェンダーステレオタイプとの整合性について検討した。 その結果,男女の偏見は一貫しており,性別のステレオタイプや仕事の優位性と密接に一致していることが判明した。 本研究は,LSMによる面接応答における性別バイアスの体系的検討に寄与し,関連するアプリケーションにおけるそのようなバイアスを軽減するためのマインドフルアプローチの必要性を強調した。

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