論文の概要: Fine-Grained Bias Detection in LLM: Enhancing detection mechanisms for nuanced biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06054v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 04:43:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:33.735095
• Title: Fine-Grained Bias Detection in LLM: Enhancing detection mechanisms for nuanced biases
• Title（参考訳）: LLMにおける微粒バイアス検出:ニュアンスバイアス検出機構の強化
• Authors: Suvendu Mohanty,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) におけるニュアンスバイアス検出フレームワークを提案する。 このアプローチは、コンテキスト分析、注意機構による解釈可能性、および反ファクトデータ拡張を統合して、隠れたバイアスをキャプチャする。 その結果,従来の方法に比べて微妙な偏見の検出精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in Artificial Intelligence, particularly in Large Language Models (LLMs), have transformed natural language processing by improving generative capabilities. However, detecting biases embedded within these models remains a challenge. Subtle biases can propagate misinformation, influence decision-making, and reinforce stereotypes, raising ethical concerns. This study presents a detection framework to identify nuanced biases in LLMs. The approach integrates contextual analysis, interpretability via attention mechanisms, and counterfactual data augmentation to capture hidden biases across linguistic contexts. The methodology employs contrastive prompts and synthetic datasets to analyze model behaviour across cultural, ideological, and demographic scenarios. Quantitative analysis using benchmark datasets and qualitative assessments through expert reviews validate the effectiveness of the framework. Results show improvements in detecting subtle biases compared to conventional methods, which often fail to highlight disparities in model responses to race, gender, and socio-political contexts. The framework also identifies biases arising from imbalances in training data and model architectures. Continuous user feedback ensures adaptability and refinement. This research underscores the importance of proactive bias mitigation strategies and calls for collaboration between policymakers, AI developers, and regulators. The proposed detection mechanisms enhance model transparency and support responsible LLM deployment in sensitive applications such as education, legal systems, and healthcare. Future work will focus on real-time bias monitoring and cross-linguistic generalization to improve fairness and inclusivity in AI-driven communication tools.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩、特にLarge Language Models(LLMs)は、生成能力を改善することで自然言語処理を変革している。 しかし、これらのモデルに埋め込まれたバイアスを検出することは依然として困難である。 下位バイアスは誤報を伝播させ、意思決定に影響を与え、ステレオタイプを強化し、倫理的懸念を提起する。 本研究では,LLMにおけるニュアンスバイアスを検出する枠組みを提案する。 このアプローチは、コンテキスト分析、注意機構による解釈可能性、および対実データ拡張を統合して、言語コンテキスト全体にわたる隠れバイアスをキャプチャする。 この手法は対照的なプロンプトと合成データセットを使用して、文化、イデオロギー、人口統計のシナリオにわたるモデル行動を分析する。 ベンチマークデータセットと定性評価を用いた定量的分析は、フレームワークの有効性を検証する。 その結果, 人種, 性別, 社会的政治的文脈に対するモデル応答の相違を強調できない従来の手法と比較して, 微妙な偏見の検出精度が向上した。 このフレームワークはまた、トレーニングデータとモデルアーキテクチャの不均衡から生じるバイアスを識別する。 継続的なユーザフィードバックは、適応性と改善を保証する。 この研究は、積極的なバイアス緩和戦略の重要性を強調し、政策立案者、AI開発者、規制当局の協力を求める。 提案する検出メカニズムは、モデルの透明性を高め、教育、法体系、医療などのセンシティブなアプリケーションにおける責任あるLCMデプロイメントを支援する。 将来的には、AI駆動コミュニケーションツールの公正性と傾きを改善するために、リアルタイムバイアス監視と言語間一般化に焦点を当てる予定である。

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