論文の概要: Actions Speak Louder than Words: Agent Decisions Reveal Implicit Biases in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17420v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 05:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:31.899929
• Title: Actions Speak Louder than Words: Agent Decisions Reveal Implicit Biases in Language Models
• Title（参考訳）: 単語よりも話者に耳を傾ける行動: エージェント決定は言語モデルにおける暗黙のバイアスを明らかにする
• Authors: Yuxuan Li, Hirokazu Shirado, Sauvik Das,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする際にも暗黙の偏見を示すことがある。 ほぼすべてのシミュレーションにおいて,最先端のLDMは社会デマトグラフィーの相違が顕著であることを示す。 実験結果と実世界の格差を比較すると、我々が発見したバイアスは方向整列されているが、顕著に増幅されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.565316815513235
• License:
• Abstract: While advances in fairness and alignment have helped mitigate overt biases exhibited by large language models (LLMs) when explicitly prompted, we hypothesize that these models may still exhibit implicit biases when simulating human behavior. To test this hypothesis, we propose a technique to systematically uncover such biases across a broad range of sociodemographic categories by assessing decision-making disparities among agents with LLM-generated, sociodemographically-informed personas. Using our technique, we tested six LLMs across three sociodemographic groups and four decision-making scenarios. Our results show that state-of-the-art LLMs exhibit significant sociodemographic disparities in nearly all simulations, with more advanced models exhibiting greater implicit biases despite reducing explicit biases. Furthermore, when comparing our findings to real-world disparities reported in empirical studies, we find that the biases we uncovered are directionally aligned but markedly amplified. This directional alignment highlights the utility of our technique in uncovering systematic biases in LLMs rather than random variations; moreover, the presence and amplification of implicit biases emphasizes the need for novel strategies to address these biases.
• Abstract（参考訳）: フェアネスとアライメントの進歩は、大きな言語モデル(LLM)が明示的に示唆する際のオーバートバイアスを軽減するのに役立っているが、これらのモデルが人間の振る舞いをシミュレートする際の暗黙のバイアスを示す可能性があるという仮説を立てる。 この仮説を検証するために, LLM 生成型, 社会デマログラフ的インフォームド・ペルソナを持つエージェント間の意思決定格差を評価することにより, 幅広い社会デマログラフカテゴリーにまたがるバイアスを系統的に発見する手法を提案する。 本手法を用いて,3つの社会デマログラフ群と4つの意思決定シナリオにまたがる6つのLSMを検証した。 以上の結果から, ほぼすべてのシミュレーションにおいて, 最先端のLCMは社会デマログラフィーの相違が顕著であり, より高度なモデルでは, 明らかなバイアスが減少するにもかかわらず, より大きな暗黙のバイアスを示すことが示唆された。 さらに、実証実験で報告された実世界の格差と比較すると、我々の発見したバイアスは方向整列されているが、顕著に増幅されていることがわかった。 この方向アライメントは、ランダムな変動ではなく、LLMの体系的バイアスを明らかにする方法の有用性を強調しており、さらに、暗黙的なバイアスの存在と増幅は、これらのバイアスに対処するための新しい戦略の必要性を強調している。

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