論文の概要: LLMs' Leaning in European Elections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13554v1
- Date: Sun, 16 Mar 2025 20:17:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:18:10.333215
- Title: LLMs' Leaning in European Elections
- Title(参考訳): 欧州議会選挙におけるLLMの取り組み
- Authors: Federico Ricciuti,
- Abstract要約: この記事はアメリカ合衆国大統領選挙の分析を拡張し、ジョー・バイデンとドナルド・トランプの間に複数のLLMが投票するよう求められた。
その結果,LLMはジョー・バイデンに対して明確な傾きを示した。
ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ポーランド、ルーマニア、オランダ、ベルギー、チェコ、スウェーデンの10か国で仮想選挙が行われる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Many studies suggest that LLMs have left wing leans. The article extends the US presidential election analysis made in previous works, where multiple LLMs were asked to vote between Joe Biden and Donald Trump in a virtual election, and the results showed a clear lean of LLMs toward Joe Biden. This article considers natural follow-up questions that could arise from that experiment, such as: what is the extent of this phenomenon? Is it generalizable to multiple virtual elections in other countries? The article considers virtual elections in ten european countries: Germany, France, Italy, Spain, Poland, Romania, Netherlands, Belgium, Czech Republic, and Sweden, and with four different LLMs: gpt4o, claude 3.5 sonnet, mistral-large, and gemini-2.0-flash.
- Abstract(参考訳): 多くの研究は、LLMが左翼に傾いていることを示唆している。
この記事は、ジョー・バイデンとドナルド・トランプの間に投票を依頼された複数のLLMが、ジョー・バイデンに対するLLMの明確な傾向を示した、以前の作品における米国の大統領選挙分析を拡張している。
この記事では、この実験から生じる可能性のある自然のフォローアップ質問について考察する。
他国における複数の仮想選挙に一般化可能か?
この記事はドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ポーランド、ルーマニア、オランダ、ベルギー、チェコ、スウェーデンの10か国で仮想選挙を行い、gpt4o、 Claude 3.5 sonnet、Mistral-large、gemini-2.0-flashの4つの異なるLDMを持つ。
関連論文リスト
- Hidden Persuaders: LLMs' Political Leaning and Their Influence on Voters [42.80511959871216]
我々はまず、共和党候補よりも民主党候補を優先する18のオープン・クローズド・ウェイト LLM の政治的好意を示す。
教育訓練モデルでは、民主党候補への傾きがより顕著になることを示す。
さらに、米国登録有権者935名を対象に、LLMが有権者選択に与える影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T17:51:00Z) - Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [71.65505524599888]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。
本稿では, LLMのイデオロギー的姿勢が創造者の世界観を反映していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T04:02:30Z) - When Neutral Summaries are not that Neutral: Quantifying Political Neutrality in LLM-Generated News Summaries [0.0]
本研究では, LLMの政治的中立性を定量化するための新たな視点を示す。
我々は、中絶、銃規制/権利、医療、移民、LGBTQ+の権利という、現在のアメリカの政治における5つの迫る問題について検討する。
我々の研究は、いくつかのよく知られたLLMにおいて、民主的偏見に対する一貫した傾向を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T19:44:39Z) - Are LLMs Aware that Some Questions are not Open-ended? [58.93124686141781]
大規模言語モデルでは、いくつかの質問が限定的な回答を持ち、より決定論的に答える必要があることを認識しているかどうかを調査する。
LLMにおける疑問認識の欠如は,(1)非オープンな質問に答えるにはカジュアルすぎる,(2)オープンな質問に答えるには退屈すぎる,という2つの現象をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-01T06:07:00Z) - GermanPartiesQA: Benchmarking Commercial Large Language Models for Political Bias and Sycophancy [20.06753067241866]
我々は,OpenAI, Anthropic, Cohereの6つのLDMのアライメントをドイツ政党の立場と比較した。
我々は、主要なドイツの国会議員のベンチマークデータと社会デマグラフィーデータを用いて、迅速な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T13:04:25Z) - Vox Populi, Vox AI? Using Language Models to Estimate German Public Opinion [45.84205238554709]
我々は,2017年ドイツ縦断選挙研究の回答者の個人特性と一致するペルソナの合成サンプルを生成した。
我々は,LSM GPT-3.5に対して,各回答者の投票選択を予測し,これらの予測を調査に基づく推定と比較する。
GPT-3.5は市民の投票選択を正確に予測せず、緑の党と左派に偏見を呈している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T14:52:18Z) - Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models [56.883423489203786]
大規模言語モデル(LLM)の政治的指向性について,8つのトピックのスペクトルにわたって検討する。
我々の調査は、中絶からLGBTQ問題まで8つのトピックにまたがるLLMの政治的整合性について考察している。
この結果から,ユーザはクエリ作成時に留意すべきであり,中立的なプロンプト言語を選択する際には注意が必要であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T04:02:24Z) - Beyond prompt brittleness: Evaluating the reliability and consistency of political worldviews in LLMs [13.036825846417006]
政治声明に対する大規模言語モデルの姿勢の信頼性と整合性を評価するための一連のテストを提案する。
本研究では, 7B から 70B までの大きさのモデルについて検討し, パラメータ数によって信頼性が向上することを確認した。
より大きなモデルは、左派政党との全体的な整合性を示すが、政策プログラムによって異なる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T16:19:37Z) - The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination
in Large Language Models [134.6697160940223]
幻覚は、大きな言語モデルの信頼できるデプロイには大きな課題となります。
幻覚(検出)の検出方法、LLMが幻覚(ソース)をなぜ検出するのか、そしてそれを緩和するために何ができるか、という3つの重要な疑問がよく研究されるべきである。
本研究は, 幻覚検出, 発生源, 緩和の3つの側面に着目した, LLM幻覚の系統的研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T12:40:45Z) - Modelling the Impact of Scandals: the case of the 2017 French
Presidential Election [0.0]
本稿では,2017年フランス大統領選挙に触発された大統領選挙のエージェントによるシミュレーションを提案する。
主な貢献は、選挙結果に対するスキャンダルやメディアのバッシングの影響を検討することである。
特に、有権者に投票する候補者がいないため、スキャンダルが選挙を棄権する可能性があることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-27T17:08:38Z)
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。