論文の概要: Bias Beware: The Impact of Cognitive Biases on LLM-Driven Product Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01349v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 13:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:19.254234
• Title: Bias Beware: The Impact of Cognitive Biases on LLM-Driven Product Recommendations
• Title（参考訳）: Bias Beware: 認知バイアスがLCM駆動製品レコメンデーションに及ぼす影響
• Authors: Giorgos Filandrianos, Angeliki Dimitriou, Maria Lymperaiou, Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は製品レコメンデーションシステムに革命をもたらした。 敵の操作に対する感受性は、現実世界の商用アプリケーションにおいて重要な課題となっている。 当社のアプローチは、製品記述をシームレスに修正して、人間の心理的原則を初めて取り入れたものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8817715864806608
• License:
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) has revolutionized product recommendation systems, yet their susceptibility to adversarial manipulation poses critical challenges, particularly in real-world commercial applications. Our approach is the first one to tap into human psychological principles, seamlessly modifying product descriptions, making these adversarial manipulations hard to detect. In this work, we investigate cognitive biases as black-box adversarial strategies, drawing parallels between their effects on LLMs and human purchasing behavior. Through extensive experiments on LLMs of varying scales, we reveal significant vulnerabilities in their use as recommenders, providing critical insights into safeguarding these systems.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、製品レコメンデーションシステムに革命をもたらしたが、その敵の操作に対する感受性は、特に現実世界の商用アプリケーションにおいて重要な課題を引き起こしている。 私たちのアプローチは、製品記述をシームレスに修正し、人間の心理的原則を初めて取り入れたものです。 本研究では,ブラックボックスの敵対的戦略としての認知バイアスについて検討し,LLMに対する認知バイアスの影響と購入行動の類似性について考察した。 様々なスケールのLLMに関する広範な実験を通じて、リコメンデータとしての使用において重大な脆弱性を明らかにし、これらのシステムの安全性に関する重要な洞察を提供する。

関連論文リスト

• Investigating the Impact of LLM Personality on Cognitive Bias Manifestation in Automated Decision-Making Tasks [4.65004369765875]
  パーソナリティ特性は、バイアスの増幅または減少において重要な役割を果たす。 良心と積極性は一般に偏見緩和戦略の有効性を高める可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T03:15:54Z)
• Topic-FlipRAG: Topic-Orientated Adversarial Opinion Manipulation Attacks to Retrieval-Augmented Generation Models [22.296368955665475]
  本稿では,関連するクエリに対する意見に影響を及ぼすために,敵の摂動を利用する2段階の操作攻撃パイプラインを提案する。 実験により、提案した攻撃は特定のトピックに対するモデルの出力の意見を効果的にシフトさせることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T14:21:42Z)
• Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
  大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。 政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
• Cognitive Biases in Large Language Models for News Recommendation [68.90354828533535]
  本稿では,認知バイアスが大規模言語モデル(LLM)に基づくニュースレコメンデータシステムに与える影響について検討する。 データ拡張、エンジニアリングと学習アルゴリズムの側面を通じて、これらのバイアスを軽減する戦略について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:42:07Z)
• Evaluating Implicit Bias in Large Language Models by Attacking From a Psychometric Perspective [66.34066553400108]
  我々は、ある人口層に対する大きな言語モデルの暗黙の偏見を厳格に評価する。 心理測定の原則にインスパイアされた我々は,3つの攻撃的アプローチ,すなわち,軽視,軽視,指導を提案する。 提案手法は,LLMの内部バイアスを競合ベースラインよりも効果的に引き出すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T06:42:08Z)
• Explaining Large Language Models Decisions Using Shapley Values [1.223779595809275]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の行動や認知過程をシミュレートするエキサイティングな可能性を開いた。 しかし, LLMを人体用スタンドインとして活用する妥当性は, いまだに不明である。 本稿では,モデルの出力に対する各プロンプト成分の相対的寄与を定量化するために,シェープリー値に基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T22:49:43Z)
• Cognitive Bias in Decision-Making with LLMs [19.87475562475802]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い意思決定タスクをサポートするツールとして大きな可能性を秘めている。 LLMは保護されたグループに対する社会的バイアスを継承し、認知バイアスと機能的に類似している。 私たちの研究は、LLMの認知バイアスを発見し、評価し、緩和するために設計されたフレームワークであるBiasBusterを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T02:35:56Z)
• DRDT: Dynamic Reflection with Divergent Thinking for LLM-based Sequential Recommendation [53.62727171363384]
  進化的思考を伴う動的反射(Dynamic Reflection with Divergent Thinking)という新しい推論原理を導入する。 我々の方法論はダイナミックリフレクション(動的リフレクション)であり、探索、批評、反射を通じて人間の学習をエミュレートするプロセスである。 6つの事前学習 LLM を用いた3つのデータセットに対するアプローチの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T16:41:22Z)
• Automatically Correcting Large Language Models: Surveying the landscape of diverse self-correction strategies [104.32199881187607]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いNLPタスクで顕著な性能を示した。 これらの欠陥を正すための有望なアプローチは自己補正であり、LLM自体が自身の出力で問題を修正するために誘導される。 本稿では,この新技術について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T18:38:52Z)
• Confounder Identification-free Causal Visual Feature Learning [84.28462256571822]
  本稿では,創始者を特定する必要性を排除した,創始者同定自由因果視覚特徴学習(CICF)手法を提案する。 CICFは、フロントドア基準に基づいて異なるサンプル間の介入をモデル化し、インスタンスレベルの介入に対するグローバルスコープ干渉効果を近似する。 我々は,CICFと一般的なメタラーニング戦略MAMLの関係を明らかにするとともに,MAMLが理論的観点から機能する理由を解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T10:57:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。