論文の概要: The Shrinking Landscape of Linguistic Diversity in the Age of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11266v1
- Date: Sun, 16 Feb 2025 20:51:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:12:46.832516
- Title: The Shrinking Landscape of Linguistic Diversity in the Age of Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの時代における言語多様性の縮小景観
- Authors: Zhivar Sourati, Farzan Karimi-Malekabadi, Meltem Ozcan, Colin McDaniel, Alireza Ziabari, Jackson Trager, Ala Tak, Meng Chen, Fred Morstatter, Morteza Dehghani,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は, 言語多様性の顕著な低下と関係があることが示唆された。
テキストの中核的な内容は、LLMがテキストを洗練・書き直しする際に保持されるが、書体スタイルを均質化するだけでなく、特定の支配的特徴やバイアスを選択的に増幅し、他を抑圧する方法でスタイル的要素を変更することも示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.811355338367627
- License:
- Abstract: Language is far more than a communication tool. A wealth of information - including but not limited to the identities, psychological states, and social contexts of its users - can be gleaned through linguistic markers, and such insights are routinely leveraged across diverse fields ranging from product development and marketing to healthcare. In four studies utilizing experimental and observational methods, we demonstrate that the widespread adoption of large language models (LLMs) as writing assistants is linked to notable declines in linguistic diversity and may interfere with the societal and psychological insights language provides. We show that while the core content of texts is retained when LLMs polish and rewrite texts, not only do they homogenize writing styles, but they also alter stylistic elements in a way that selectively amplifies certain dominant characteristics or biases while suppressing others - emphasizing conformity over individuality. By varying LLMs, prompts, classifiers, and contexts, we show that these trends are robust and consistent. Our findings highlight a wide array of risks associated with linguistic homogenization, including compromised diagnostic processes and personalization efforts, the exacerbation of existing divides and barriers to equity in settings like personnel selection where language plays a critical role in assessing candidates' qualifications, communication skills, and cultural fit, and the undermining of efforts for cultural preservation.
- Abstract（参考訳）: 言語はコミュニケーションツール以上のものです。
ユーザのアイデンティティ、心理的状態、社会的状況などを含む豊富な情報は、言語マーカーを通じて把握され、製品開発やマーケティングから医療まで、さまざまな分野において定期的に活用される。
実験的, 観察的手法を用いた4つの研究において, 大規模言語モデル(LLM)の言語多様性の顕著な低下と, 社会的, 心理的洞察言語がもたらす影響が示唆された。
テキストの中核的な内容は、LLMがテキストを磨き書きするときに保持されるが、書体スタイルを均質化するだけでなく、特定の支配的特徴や偏見を選択的に増幅し、他者を抑圧するスタイル要素も変更し、個性よりも適合性を強調する。
LLM、プロンプト、分類器、コンテキストによって、これらの傾向は堅牢で一貫したものであることを示す。
本研究は, 言語均質化にともなうリスクの多様さを浮き彫りにし, 診断プロセスやパーソナライゼーション活動の妥協, 候補者の資格, コミュニケーションスキル, 文化的適合性を評価する上で, 言語が重要な役割を担う人事選択, 文化的保全努力の弱体化などについて考察した。
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