論文の概要: Can Large Language Models Predict Associations Among Human Attitudes?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21011v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 21:58:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:42.996971
• Title: Can Large Language Models Predict Associations Among Human Attitudes?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは人的態度の関連を予測できるか?
• Authors: Ana Ma, Derek Powell,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は他の態度に基づいて人間の態度を予測することができることを示す。 多様な態度文に対する人間の反応の新たなデータセットを用いて,フロンティア言語モデル(GPT-4o)が個々の態度の相互相関を再現できることを発見した。 先行研究の進歩として,姿勢の相似性の欠如を予測できるGPT-4oの能力を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Prior work has shown that large language models (LLMs) can predict human attitudes based on other attitudes, but this work has largely focused on predictions from highly similar and interrelated attitudes. In contrast, human attitudes are often strongly associated even across disparate and dissimilar topics. Using a novel dataset of human responses toward diverse attitude statements, we found that a frontier language model (GPT-4o) was able to recreate the pairwise correlations among individual attitudes and to predict individuals' attitudes from one another. Crucially, in an advance over prior work, we tested GPT-4o's ability to predict in the absence of surface-similarity between attitudes, finding that while surface similarity improves prediction accuracy, the model was still highly-capable of generating meaningful social inferences between dissimilar attitudes. Altogether, our findings indicate that LLMs capture crucial aspects of the deeper, latent structure of human belief systems.
• Abstract（参考訳）: 以前の研究は、大きな言語モデル(LLM)が他の態度に基づいて人間の態度を予測できることを示してきたが、この研究は、非常に類似した相互関係の態度から予測することに集中していた。 対照的に、人間の態度は異質な話題や異質な話題にも強く結びついていることが多い。 多様な態度文に対する人間の反応の新たなデータセットを用いて、フロンティア言語モデル(GPT-4o)が、個人の態度の相互相関を再現し、個人の態度を相互に予測できることを発見した。 本研究は,先行研究に先立って,表層類似性の欠如を予測できるGPT-4oの有効性を検証した結果,表層類似性は予測精度を向上するが,表層類似性は相違する態度間の有意義な社会的推論を生み出すことが可能であることがわかった。 以上の結果から, LLMは人間の信念体系のより深い, 潜伏的な構造において重要な側面を捉えていることが示唆された。

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