論文の概要: Cognitive Bias Detection Using Advanced Prompt Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05516v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 15:35:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:25:30.482637
• Title: Cognitive Bias Detection Using Advanced Prompt Engineering
• Title（参考訳）: 先端プロンプト工学を用いた認知バイアス検出
• Authors: Frederic Lemieux, Aisha Behr, Clara Kellermann-Bryant, Zaki Mohammed,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と高度なプロンプトエンジニアリング技術を用いた,ユーザ生成テキストにおけるリアルタイム認知バイアス検出のための新しいアプローチを提案する。 提案システムはテキストデータを解析して、確認バイアス、円形推論、隠れ仮定などの一般的な認知バイアスを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Cognitive biases, systematic deviations from rationality in judgment, pose significant challenges in generating objective content. This paper introduces a novel approach for real-time cognitive bias detection in user-generated text using large language models (LLMs) and advanced prompt engineering techniques. The proposed system analyzes textual data to identify common cognitive biases such as confirmation bias, circular reasoning, and hidden assumption. By designing tailored prompts, the system effectively leverages LLMs' capabilities to both recognize and mitigate these biases, improving the quality of human-generated content (e.g., news, media, reports). Experimental results demonstrate the high accuracy of our approach in identifying cognitive biases, offering a valuable tool for enhancing content objectivity and reducing the risks of biased decision-making.
• Abstract（参考訳）: 認知バイアス、判断における合理性からの体系的な逸脱は、客観的なコンテンツを生成する上で重大な課題を引き起こす。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と高度なプロンプトエンジニアリング技術を用いた,ユーザ生成テキストにおけるリアルタイム認知バイアス検出のための新しいアプローチを提案する。 提案システムはテキストデータを解析して、確認バイアス、円形推論、隠れ仮定などの一般的な認知バイアスを識別する。 カスタマイズされたプロンプトを設計することで、LLMの能力を効果的に活用し、これらのバイアスを認識し緩和し、人為的なコンテンツ(ニュース、メディア、レポートなど)の品質を向上させる。 実験の結果,認知バイアスの同定におけるアプローチの精度が向上し,コンテンツ客観性を高め,バイアスのある意思決定のリスクを低減する貴重なツールが提供された。

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