論文の概要: Quantifying Risk Propensities of Large Language Models: Ethical Focus and Bias Detection through Role-Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08884v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 15:55:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:22.083725
• Title: Quantifying Risk Propensities of Large Language Models: Ethical Focus and Bias Detection through Role-Play
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのリスク確率の定量化:ロールプレイによる倫理的焦点とバイアス検出
• Authors: Yifan Zeng,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)がより普及するにつれて、その安全性、倫理、潜在的なバイアスに対する懸念が高まっている。 本研究は,認知科学からLLMまで,Domain-Specific Risk-Taking(DOSPERT)尺度を革新的に適用する。 本研究では,LLMの倫理的リスク態度を深く評価するために,倫理的意思決定リスク態度尺度(EDRAS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License:
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) become more prevalent, concerns about their safety, ethics, and potential biases have risen. Systematically evaluating LLMs' risk decision-making tendencies and attitudes, particularly in the ethical domain, has become crucial. This study innovatively applies the Domain-Specific Risk-Taking (DOSPERT) scale from cognitive science to LLMs and proposes a novel Ethical Decision-Making Risk Attitude Scale (EDRAS) to assess LLMs' ethical risk attitudes in depth. We further propose a novel approach integrating risk scales and role-playing to quantitatively evaluate systematic biases in LLMs. Through systematic evaluation and analysis of multiple mainstream LLMs, we assessed the "risk personalities" of LLMs across multiple domains, with a particular focus on the ethical domain, and revealed and quantified LLMs' systematic biases towards different groups. This research helps understand LLMs' risk decision-making and ensure their safe and reliable application. Our approach provides a tool for identifying and mitigating biases, contributing to fairer and more trustworthy AI systems. The code and data are available.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)がより普及するにつれて、その安全性、倫理、潜在的なバイアスに対する懸念が高まっている。 LLMのリスク意思決定傾向と態度を体系的に評価することは、特に倫理的領域において重要である。 本研究は、認知科学からLLMへのDomain-Specific Risk-Taking(DOSPERT)尺度を革新的に適用し、LLMの倫理的リスク態度を深く評価するための新しい倫理的意思決定リスク態度尺度(EDRAS)を提案する。 さらに,リスク尺度とロールプレイングを統合し,LLMの系統的バイアスを定量的に評価する手法を提案する。 多分野にわたるLLMの「リスク・パーソナリティ」の体系的評価と分析を通じて、倫理的領域に着目し、異なるグループに対するLLMの体系的バイアスを明らかにし定量化した。 この研究は、LSMのリスク意思決定を理解し、安全で信頼性の高いアプリケーションを保証するのに役立ちます。 このアプローチはバイアスを特定し緩和するためのツールを提供し、より公平で信頼性の高いAIシステムに貢献します。 コードとデータは利用可能です。

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