論文の概要: Mapping Geopolitical Bias in 11 Large Language Models: A Bilingual, Dual-Framing Analysis of U.S.-China Tensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23688v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 03:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:34:29.800187
• Title: Mapping Geopolitical Bias in 11 Large Language Models: A Bilingual, Dual-Framing Analysis of U.S.-China Tensions
• Title（参考訳）: 11大言語モデルにおける地政学的バイアスのマッピング:米中緊張のバイリンガル・デュアルフラーミング分析
• Authors: William Guey, Pierrick Bougault, Vitor D. de Moura, Wei Zhang, Jose O. Gomes,
• Abstract要約: 本研究は,11大言語モデル(LLM)における地政学的バイアスを系統的に解析する。 モデル出力のイデオロギー的傾きを検出するために,19,712個のプロンプトを作成した。 米国をベースとしたモデルは、主に米国支持の姿勢を好んでおり、一方中国のモデルでは、中国支持の偏見が顕著であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8202443616982884
• License:
• Abstract: This study systematically analyzes geopolitical bias across 11 prominent Large Language Models (LLMs) by examining their responses to seven critical topics in U.S.-China relations. Utilizing a bilingual (English and Chinese) and dual-framing (affirmative and reverse) methodology, we generated 19,712 prompts designed to detect ideological leanings in model outputs. Responses were quantitatively assessed on a normalized scale from -2 (strongly Pro-China) to +2 (strongly Pro-U.S.) and categorized according to stance, neutrality, and refusal rates. The findings demonstrate significant and consistent ideological alignments correlated with the LLMs' geographic origins; U.S.-based models predominantly favored Pro-U.S. stances, while Chinese-origin models exhibited pronounced Pro-China biases. Notably, language and prompt framing substantially influenced model responses, with several LLMs exhibiting stance reversals based on prompt polarity or linguistic context. Additionally, we introduced comprehensive metrics to evaluate response consistency across languages and framing conditions, identifying variability and vulnerabilities in model behaviors. These results offer practical insights that can guide organizations and individuals in selecting LLMs best aligned with their operational priorities and geopolitical considerations, underscoring the importance of careful model evaluation in politically sensitive applications. Furthermore, the research highlights specific prompt structures and linguistic variations that can strategically trigger distinct responses from models, revealing methods for effectively navigating and influencing LLM outputs.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,米国・中国関係における7つの重要なトピックに対する応答を調べることで,11大言語モデル(LLM)の地政学的偏見を体系的に分析する。 バイリンガル(英語と中国語)と二重フレーミング(肯定的と逆)の手法を用いて、モデル出力におけるイデオロギー的傾きを検出するように設計された19,712のプロンプトを生成した。 反応は-2(強くは中国)から+2(強くは米国)までの正規化スケールで定量的に評価され、姿勢、中立性、拒絶率に応じて分類された。 その結果、LLMの地理的起源に相関する顕著で一貫したイデオロギー的アライメントが示され、米国ベースのモデルはプロ・アメリカ的スタンスを主に好んでおり、一方、中国系オリジンモデルはプロ・中国的バイアスを顕著に示していた。 特に、言語と即時フレーミングはモデル応答に大きく影響し、いくつかのLDMは、即時極性や言語文脈に基づいた姿勢逆転を示す。 さらに、言語とフレーミング条件間の応答整合性を評価するための総合的なメトリクスを導入し、モデルの振る舞いにおける可変性と脆弱性を特定しました。 これらの結果は、政治的に敏感なアプリケーションにおける慎重なモデル評価の重要性を浮き彫りにして、運用上の優先事項や地政学的考察に最も適したLLMを選択する上で、組織や個人を導くための実践的な洞察を提供する。 さらに、モデルから異なる応答を戦略的に引き起こすことができる特定のプロンプト構造と言語的バリエーションを強調し、LLM出力を効果的にナビゲートし、影響を及ぼす方法を明らかにする。

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