論文の概要: Confirmation Bias in Generative AI Chatbots: Mechanisms, Risks, Mitigation Strategies, and Future Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09343v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 21:08:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:50:13.037000
• Title: Confirmation Bias in Generative AI Chatbots: Mechanisms, Risks, Mitigation Strategies, and Future Research Directions
• Title（参考訳）: 生成型AIチャットボットにおける確認バイアス:メカニズム、リスク、緩和戦略、今後の研究方向性
• Authors: Yiran Du,
• Abstract要約: 本稿では,AIチャットボットの確認バイアスが現れるメカニズムを解析する。 このようなバイアスに関連する倫理的・実践的なリスクを評価し、様々な緩和戦略を提案する。 この記事では、生成的AIシステムにおける確認バイアスをよりよく理解し、対処するために、学際的なコラボレーションと経験的評価の必要性を強調して、結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This article explores the phenomenon of confirmation bias in generative AI chatbots, a relatively underexamined aspect of AI-human interaction. Drawing on cognitive psychology and computational linguistics, it examines how confirmation bias, commonly understood as the tendency to seek information that aligns with existing beliefs, can be replicated and amplified by the design and functioning of large language models. The article analyzes the mechanisms by which confirmation bias may manifest in chatbot interactions, assesses the ethical and practical risks associated with such bias, and proposes a range of mitigation strategies. These include technical interventions, interface redesign, and policy measures aimed at promoting balanced AI-generated discourse. The article concludes by outlining future research directions, emphasizing the need for interdisciplinary collaboration and empirical evaluation to better understand and address confirmation bias in generative AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI-ヒューマンインタラクションの比較的過小評価されている,生成型AIチャットボットにおける確認バイアスの現象について考察する。 認知心理学と計算言語学に基づいて、既存の信念と整合した情報を求める傾向として一般的に理解されている確認バイアスが、大きな言語モデルの設計と機能によってどのように複製され増幅されるかを調べる。 本稿では,チャットボットのインタラクションにおいて確認バイアスが現れるメカニズムを分析し,そのようなバイアスに関連する倫理的・実践的リスクを評価し,様々な緩和戦略を提案する。 これには、技術的介入、インターフェースの再設計、バランスの取れたAI生成談話を促進するための政策措置が含まれる。 この記事では、先進的なAIシステムにおける確認バイアスをよりよく理解し、対処するために、学際的なコラボレーションと経験的評価の必要性を強調しながら、今後の研究の方向性を概説することで締めくくっている。

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