論文の概要: Wisdom from Diversity: Bias Mitigation Through Hybrid Human-LLM Crowds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12349v1
• Date: Sun, 18 May 2025 10:29:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.181766
• Title: Wisdom from Diversity: Bias Mitigation Through Hybrid Human-LLM Crowds
• Title（参考訳）: 多様性からの知恵:ハイブリッドな人間とLLMの群衆によるバイアス軽減
• Authors: Axel Abels, Tom Lenaerts,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングされたデータから見出されるバイアスを必然的に永続することができる。 反応アグリゲーションによるバイアス軽減のための群集型戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8901073744693314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their performance, large language models (LLMs) can inadvertently perpetuate biases found in the data they are trained on. By analyzing LLM responses to bias-eliciting headlines, we find that these models often mirror human biases. To address this, we explore crowd-based strategies for mitigating bias through response aggregation. We first demonstrate that simply averaging responses from multiple LLMs, intended to leverage the "wisdom of the crowd", can exacerbate existing biases due to the limited diversity within LLM crowds. In contrast, we show that locally weighted aggregation methods more effectively leverage the wisdom of the LLM crowd, achieving both bias mitigation and improved accuracy. Finally, recognizing the complementary strengths of LLMs (accuracy) and humans (diversity), we demonstrate that hybrid crowds containing both significantly enhance performance and further reduce biases across ethnic and gender-related contexts.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスにも拘わらず、大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングされたデータから見いだされるバイアスを必然的に持続させることができる。 偏見に富む見出しに対するLDMの反応を分析することで、これらのモデルがしばしば人間の偏見を反映していることが分かる。 これを解決するために,反応アグリゲーションによるバイアス軽減のための群集型戦略について検討する。 群衆の知恵」を活用することを意図した複数のLLMからの反応を平均化するだけで、LLMの群衆の多様性が制限されているため、既存のバイアスが悪化する可能性があることを最初に実証した。 対照的に、局所重み付け集約法は、LLM群集の知恵をより効果的に活用し、バイアス軽減と精度の向上の両立を実現している。 最後に,LLM(正確性)と人間(多様性)の相補的強みを認識し,両者を含むハイブリッド群集が性能を著しく向上し,民族的・性別的文脈における偏見の低減を図った。

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