論文の概要: Towards Equitable AI: Detecting Bias in Using Large Language Models for Marketing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12838v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 13:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:13.271532
• Title: Towards Equitable AI: Detecting Bias in Using Large Language Models for Marketing
• Title（参考訳）: Equitable AIに向けて - マーケティングにおける大規模言語モデルを用いたバイアス検出
• Authors: Berk Yilmaz, Huthaifa I. Ashqar,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)が生み出す金融関連マーケティングスローガンのバイアスについて検討した。 女性、若年者、低所得者、教育水準の低い者は、高齢者、高所得者、高度に教育を受けた人に比べて、より独特なメッセージを受け取っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3673890873313352
• License:
• Abstract: The recent advances in large language models (LLMs) have revolutionized industries such as finance, marketing, and customer service by enabling sophisticated natural language processing tasks. However, the broad adoption of LLMs brings significant challenges, particularly in the form of social biases that can be embedded within their outputs. Biases related to gender, age, and other sensitive attributes can lead to unfair treatment, raising ethical concerns and risking both company reputation and customer trust. This study examined bias in finance-related marketing slogans generated by LLMs (i.e., ChatGPT) by prompting tailored ads targeting five demographic categories: gender, marital status, age, income level, and education level. A total of 1,700 slogans were generated for 17 unique demographic groups, and key terms were categorized into four thematic groups: empowerment, financial, benefits and features, and personalization. Bias was systematically assessed using relative bias calculations and statistically tested with the Kolmogorov-Smirnov (KS) test against general slogans generated for any individual. Results revealed that marketing slogans are not neutral; rather, they emphasize different themes based on demographic factors. Women, younger individuals, low-income earners, and those with lower education levels receive more distinct messaging compared to older, higher-income, and highly educated individuals. This underscores the need to consider demographic-based biases in AI-generated marketing strategies and their broader societal implications. The findings of this study provide a roadmap for developing more equitable AI systems, highlighting the need for ongoing bias detection and mitigation efforts in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、洗練された自然言語処理タスクを実現することで、金融、マーケティング、カスタマーサービスといった産業に革命をもたらした。 しかし、LLMを広く採用することは、特にアウトプットに埋め込まれる社会的バイアスの形で、大きな課題をもたらす。 性別、年齢、その他の敏感な属性に関連するバイアスは、不公平な治療、倫理的懸念の高まり、企業の評判と顧客の信頼の両方を危険にさらす可能性がある。 本研究では, LLMs(ChatGPT)が生み出す金融関連マーケティングスローガンのバイアスについて, 性別, 婚姻状況, 年齢, 所得水準, 教育水準の5つのカテゴリーを対象として, パーソナライズされた広告を促すことによって検討した。 17のユニークな人口集団に対して合計1,700のスローガンが生成され、主要な用語は4つのテーマグループ(エンパワーメント、財務、利益、特徴、パーソナライゼーション)に分類された。 バイアスは相対バイアス計算を用いて体系的に評価され、任意の個人に対して生成される一般的なスローガンに対するコルモゴロフ・スミルノフ(KS)試験で統計的に検証された。 その結果、マーケティングスローガンは中立ではなく、人口統計学的要因に基づいて異なるテーマを強調することが明らかとなった。 女性、若年者、低所得者、教育水準の低い者は、高齢者、高所得者、高度に教育を受けた人に比べて、より独特なメッセージを受け取っている。 このことは、AIが生み出すマーケティング戦略における人口統計に基づくバイアスと、そのより広範な社会的影響を考慮する必要性を浮き彫りにしている。 本研究の成果は、LLMにおける継続的なバイアス検出と緩和の取り組みの必要性を強調し、より公平なAIシステムを開発するためのロードマップを提供する。

関連論文リスト

• 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)
• The Root Shapes the Fruit: On the Persistence of Gender-Exclusive Harms in Aligned Language Models [58.130894823145205]
  我々はトランスジェンダー、ノンバイナリ、その他のジェンダー・ディバースのアイデンティティを中心とし、アライメント手順が既存のジェンダー・ディバースバイアスとどのように相互作用するかを検討する。 以上の結果から,DPO対応モデルは特に教師付き微調整に敏感であることが示唆された。 DPOとより広範なアライメントプラクティスに合わせたレコメンデーションで締めくくります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T06:50:50Z)
• Revealing and Reducing Gender Biases in Vision and Language Assistants (VLAs) [82.57490175399693]
  画像・テキスト・ビジョン言語アシスタント(VLA)22種における性別バイアスの検討 以上の結果から,VLAは実世界の作業不均衡など,データ中の人間のバイアスを再現する可能性が示唆された。 これらのモデルにおける性別バイアスを排除するため、微調整に基づくデバイアス法は、下流タスクにおけるデバイアスとパフォーマンスの最良のトレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T05:59:44Z)
• GenderCARE: A Comprehensive Framework for Assessing and Reducing Gender Bias in Large Language Models [73.23743278545321]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成において顕著な能力を示してきたが、社会的バイアスを増大させることも観察されている。 GenderCAREは、革新的な基準、バイアス評価、リダクションテクニック、評価メトリクスを含む包括的なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T15:35:46Z)
• JobFair: A Framework for Benchmarking Gender Hiring Bias in Large Language Models [12.12628747941818]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) における階層的ジェンダー採用バイアスのベンチマークを行うための新しいフレームワークを提案する。 我々は、労働経済学、法原則、現在のバイアスベンチマークの批判に根ざした新しい構成を導入する。 我々は、現在最先端の10のLCMにおける性別採用バイアスを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T09:15:57Z)
• LIDAO: Towards Limited Interventions for Debiasing (Large) Language Models [19.18522268167047]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語生成タスクにおいて印象的なパフォーマンスを達成した。 しかし、一部の人口集団に偏った、ネガティブで有害なコンテンツを生み出すことに苦しむ。 本稿では,(L)LMを高い流速で脱バイアスするフレームワークであるLIDAOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T20:12:54Z)
• Understanding Intrinsic Socioeconomic Biases in Large Language Models [4.276697874428501]
  本稿では,社会経済的バイアスを定量化するために,100万の英語文からなる新しいデータセットを提案する。 以上の結果から,GPT-2のような確立されたモデルと,Llama 2やFalconのような最先端のモデルの両方において,社会経済的バイアスが広範にあることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T23:54:44Z)
• Investigating Subtler Biases in LLMs: Ageism, Beauty, Institutional, and Nationality Bias in Generative Models [0.0]
  本稿では, 年齢や美しさなど, 研究の少ない, 連続的な, 次元に沿ったバイアスについて検討する。 実験心理学において, LLMは, 特定の社会集団に対して, 肯定的, 否定的感情の偏見を広く抱いているか, あるいは「美しいものは良い」バイアスと類似しているかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T07:07:04Z)
• Towards Understanding and Mitigating Social Biases in Language Models [107.82654101403264]
  大規模事前訓練言語モデル(LM)は、望ましくない表現バイアスを示すのに潜在的に危険である。 テキスト生成における社会的バイアスを軽減するためのステップを提案する。 我々の経験的結果と人的評価は、重要な文脈情報を保持しながらバイアスを緩和する効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:52:43Z)
• Towards Controllable Biases in Language Generation [87.89632038677912]
  本研究では、特定の人口集団の言及を含む入力プロンプトによって生成されたテキストの社会的バイアスを誘導する手法を開発した。 1 つの人口統計学において負のバイアスを誘発し、もう1 つの人口統計学において正のバイアスを誘導し、2 つのシナリオを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T08:25:11Z)

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。