Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding AI Judgment: How LLMs Assess News Credibility and Bias

論文の概要: Decoding AI Judgment: How LLMs Assess News Credibility and Bias

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04426v1
Date: Thu, 06 Feb 2025 18:52:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-10 18:29:32.895262
Title: Decoding AI Judgment: How LLMs Assess News Credibility and Bias
Title（参考訳）: AI判断のデコード - LLMがニュースの信頼性とバイアスを評価する方法
Authors: Edoardo Loru, Jacopo Nudo, Niccolò Di Marco, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ニュースの信頼性を評価するためにますます使われているが、これらの判断の仕方についてはほとんど分かっていない。本研究では、構造化された専門家主導のレーティングシステムに対して、最先端のLCMの信頼性と政治的分類をベンチマークする。キーワード頻度, 文脈決定要因, ランク分布を調べることで, LLMが特定の言語特徴と信頼性をどのように関連付けるかを明らかにする。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used to assess news credibility, yet little is known about how they make these judgments. While prior research has examined political bias in LLM outputs or their potential for automated fact-checking, their internal evaluation processes remain largely unexamined. Understanding how LLMs assess credibility provides insights into AI behavior and how credibility is structured and applied in large-scale language models. This study benchmarks the reliability and political classifications of state-of-the-art LLMs - Gemini 1.5 Flash (Google), GPT-4o mini (OpenAI), and LLaMA 3.1 (Meta) - against structured, expert-driven rating systems such as NewsGuard and Media Bias Fact Check. Beyond assessing classification performance, we analyze the linguistic markers that shape LLM decisions, identifying which words and concepts drive their evaluations. We uncover patterns in how LLMs associate credibility with specific linguistic features by examining keyword frequency, contextual determinants, and rank distributions. Beyond static classification, we introduce a framework in which LLMs refine their credibility assessments by retrieving external information, querying other models, and adapting their responses. This allows us to investigate whether their assessments reflect structured reasoning or rely primarily on prior learned associations.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ニュースの信頼性を評価するためにますます使われているが、これらの判断の仕方についてはほとんど分かっていない。以前の研究では、LCM出力の政治的偏見や、自動化された事実チェックの可能性を検討したが、内部評価プロセスはほとんど検討されていない。 LLMが信頼性を評価する方法を理解することで、AIの振る舞いや、大規模言語モデルにおける信頼性の構造化と適用方法に関する洞察が得られる。本研究では、NewsGuardやMedia Bias Fact Checkのような構造化された専門家主導のレーティングシステムに対して、最先端のLLM - Gemini 1.5 Flash (Google)、GPT-4o mini (OpenAI)、LLaMA 3.1 (Meta) - の信頼性と政治的分類をベンチマークする。分類性能の評価以外にも、LLM決定を形作る言語マーカーを分析し、どの単語や概念が評価を駆動するかを特定する。キーワード頻度, 文脈決定要因, ランク分布を調べることで, LLMが特定の言語特徴と信頼性をどのように関連付けるかを明らかにする。静的な分類の他に、LCMが外部情報を取得し、他のモデルに問い合わせ、応答を適応することで信頼性評価を洗練させるフレームワークを導入する。これにより、それらの評価が構造化された推論を反映しているか、それとも、主に事前学習された協会に依存しているかを調べることができる。

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