論文の概要: Exposing Product Bias in LLM Investment Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08750v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 13:10:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:40:38.787484
• Title: Exposing Product Bias in LLM Investment Recommendation
• Title（参考訳）: LLM投資勧告における製品バイアスの実施
• Authors: Yuhan Zhi, Xiaoyu Zhang, Longtian Wang, Shumin Jiang, Shiqing Ma, Xiaohong Guan, Chao Shen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、新しい世代のレコメンデーションエンジンとして、強力な要約とデータ分析機能を持っている。 本稿では, LLM投資推奨において, LLMが特定の商品に対して体系的な嗜好を示す新たな製品バイアスを明らかにする。 このような好みは、ユーザーの投資決定に微妙に影響を及ぼし、製品や金融バブルの評価が膨らむ可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.192944979712394
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs), as a new generation of recommendation engines, possess powerful summarization and data analysis capabilities, surpassing traditional recommendation systems in both scope and performance. One promising application is investment recommendation. In this paper, we reveal a novel product bias in LLM investment recommendation, where LLMs exhibit systematic preferences for specific products. Such preferences can subtly influence user investment decisions, potentially leading to inflated valuations of products and financial bubbles, posing risks to both individual investors and market stability. To comprehensively study the product bias, we develop an automated pipeline to create a dataset of 567,000 samples across five asset classes (stocks, mutual funds, cryptocurrencies, savings, and portfolios). With this dataset, we present the bf first study on product bias in LLM investment recommendations. Our findings reveal that LLMs exhibit clear product preferences, such as certain stocks (e.g., `AAPL' from Apple and `MSFT' from Microsoft). Notably, this bias persists even after applying debiasing techniques. We urge AI researchers to take heed of the product bias in LLM investment recommendations and its implications, ensuring fairness and security in the digital space and market.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、新しい世代のレコメンデーションエンジンとして強力な要約とデータ分析機能を持ち、スコープとパフォーマンスの両方において従来のレコメンデーションシステムを上回っている。 有望な応用の1つは投資レコメンデーションである。 本稿では, LLM投資推奨において, LLMが特定の商品に対して体系的な嗜好を示す新たな製品バイアスを明らかにする。 このような好みはユーザーの投資決定に微妙に影響を及ぼし、製品や金融バブルの評価が膨らみ、個々の投資家と市場の安定の両方にリスクをもたらす可能性がある。 製品バイアスを包括的に研究するために,5つの資産クラス(ストック,相互資金,暗号通貨,貯蓄,ポートフォリオ)にわたる567,000のサンプルデータセットを自動パイプラインで作成する。 本データセットでは,LLM投資レコメンデーションにおける製品バイアスに関するbf第1報を提示する。 以上の結果から,LCMは特定の在庫(例:AppleのAAPL,MicrosoftのMSFT)など,明確な製品嗜好を示すことが明らかとなった。 特に、このバイアスはデバイアス技術を適用した後でも持続する。 我々は、AI研究者に対して、LLM投資推奨における製品バイアスとその意味を考慮し、デジタル空間と市場における公正性とセキュリティを確保するよう促します。

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