論文の概要: Investigating the Impact of LLM Personality on Cognitive Bias Manifestation in Automated Decision-Making Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14219v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:43.041963
• Title: Investigating the Impact of LLM Personality on Cognitive Bias Manifestation in Automated Decision-Making Tasks
• Title（参考訳）: 自動意思決定タスクにおける認知バイアス操作に対するLLM個人性の影響の検討
• Authors: Jiangen He, Jiqun Liu,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.65004369765875
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used in decision-making, yet their susceptibility to cognitive biases remains a pressing challenge. This study explores how personality traits influence these biases and evaluates the effectiveness of mitigation strategies across various model architectures. Our findings identify six prevalent cognitive biases, while the sunk cost and group attribution biases exhibit minimal impact. Personality traits play a crucial role in either amplifying or reducing biases, significantly affecting how LLMs respond to debiasing techniques. Notably, Conscientiousness and Agreeableness may generally enhance the efficacy of bias mitigation strategies, suggesting that LLMs exhibiting these traits are more receptive to corrective measures. These findings address the importance of personality-driven bias dynamics and highlight the need for targeted mitigation approaches to improve fairness and reliability in AI-assisted decision-making.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、意思決定にますます使われていますが、認知バイアスへの感受性は、依然として厳しい課題です。 本研究では、人格特性がこれらのバイアスにどのように影響するかを考察し、様々なモデルアーキテクチャにおける緩和戦略の有効性を評価する。 その結果,6つの認知バイアスが認められたが,沈むコストと集団帰属バイアスの影響は最小限であった。 パーソナリティ特性はバイアスの増幅または低減において重要な役割を担い、LLMが脱バイアス技術にどう反応するかに大きな影響を及ぼす。 特に、良心と積極性は、一般的にバイアス緩和戦略の有効性を高め、これらの特性を示すLCMは、補正措置よりも受容性が高いことを示唆している。 これらの知見は、パーソナリティ駆動バイアスのダイナミクスの重要性に対処し、AIによる意思決定における公平性と信頼性を改善するための目標緩和アプローチの必要性を強調した。

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