論文の概要: Large Language Models as Mirrors of Societal Moral Standards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00956v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 20:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:36.829233
• Title: Large Language Models as Mirrors of Societal Moral Standards
• Title（参考訳）: 社会的モラル標準のミラーとしての大規模言語モデル
• Authors: Evi Papadopoulou, Hadi Mohammadi, Ayoub Bagheri,
• Abstract要約: 言語モデルは、限られた範囲において、様々な文化的文脈において道徳的規範を表現することができる。 本研究は,40か国以上の道徳的視点を包含するWVSとPEWという2つの調査から得られた情報を用いて,これらのモデルの有効性を評価する。 その結果、偏見は単言語モデルと多言語モデルの両方に存在することが示され、それらは通常、多様な文化の道徳的複雑さを正確に捉えるには不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5852077003870417
• License:
• Abstract: Prior research has demonstrated that language models can, to a limited extent, represent moral norms in a variety of cultural contexts. This research aims to replicate these findings and further explore their validity, concentrating on issues like 'homosexuality' and 'divorce'. This study evaluates the effectiveness of these models using information from two surveys, the WVS and the PEW, that encompass moral perspectives from over 40 countries. The results show that biases exist in both monolingual and multilingual models, and they typically fall short of accurately capturing the moral intricacies of diverse cultures. However, the BLOOM model shows the best performance, exhibiting some positive correlations, but still does not achieve a comprehensive moral understanding. This research underscores the limitations of current PLMs in processing cross-cultural differences in values and highlights the importance of developing culturally aware AI systems that better align with universal human values.
• Abstract（参考訳）: 先行研究は、言語モデルは、限られた範囲において、様々な文化的文脈において道徳的規範を表現することができることを示した。 本研究は、これらの知見を再現し、その妥当性をさらに探求することを目的として、「同性愛」や「離婚」といった問題に集中することを目的とする。 本研究は,40カ国以上の道徳観を包括する2つの調査,WVSとPEWからの情報を用いて,これらのモデルの有効性を評価する。 その結果、偏見は単言語モデルと多言語モデルの両方に存在することが示され、それらは通常、多様な文化の道徳的複雑さを正確に捉えるには不十分である。 しかし、BLOOMモデルは最高の性能を示し、いくつかの肯定的な相関を示すが、それでも包括的な道徳的理解は得られない。 この研究は、文化的な価値の相違を処理する上での現在のPLMの限界を強調し、普遍的な人間の価値とよりよく整合する文化的に意識されたAIシステムを開発することの重要性を強調している。

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