論文の概要: Delving into Multilingual Ethical Bias: The MSQAD with Statistical Hypothesis Tests for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19121v1
• Date: Sun, 25 May 2025 12:25:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.921062
• Title: Delving into Multilingual Ethical Bias: The MSQAD with Statistical Hypothesis Tests for Large Language Models
• Title（参考訳）: 多言語倫理バイアスに発展する:大規模言語モデルに対する統計的仮説テストを用いたMSQAD
• Authors: Seunguk Yu, Juhwan Choi, Youngbin Kim,
• Abstract要約: 本稿では,世界規模で議論され,潜在的にセンシティブなトピックに対するLLMの倫理的バイアスの妥当性と比較について検討する。 我々は、Human Rights Watchから17のトピックに関するニュース記事を収集し、複数の言語で対応する回答とともに、社会的に敏感な質問を生成した。 我々は2つの統計的仮説テストを用いて、これらの応答のバイアスを言語やトピックにわたって精査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.480124826347168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent strides in large language models, studies have underscored the existence of social biases within these systems. In this paper, we delve into the validation and comparison of the ethical biases of LLMs concerning globally discussed and potentially sensitive topics, hypothesizing that these biases may arise from language-specific distinctions. Introducing the Multilingual Sensitive Questions & Answers Dataset (MSQAD), we collected news articles from Human Rights Watch covering 17 topics, and generated socially sensitive questions along with corresponding responses in multiple languages. We scrutinized the biases of these responses across languages and topics, employing two statistical hypothesis tests. The results showed that the null hypotheses were rejected in most cases, indicating biases arising from cross-language differences. It demonstrates that ethical biases in responses are widespread across various languages, and notably, these biases were prevalent even among different LLMs. By making the proposed MSQAD openly available, we aim to facilitate future research endeavors focused on examining cross-language biases in LLMs and their variant models.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルにおける最近の進歩にもかかわらず、研究はこれらのシステムにおける社会的バイアスの存在を裏付けている。 本稿では,LLMの倫理的偏見の検証と比較を,グローバルに議論され,潜在的にセンシティブなトピックについて検討し,これらの偏見は言語固有の区別から生じる可能性があると仮定する。 マルチリンガル感性質問・回答データセット(MSQAD)の導入により,17のトピックをカバーしたヒューマン・ライツ・ウォッチ(Human Rights Watch)のニュース記事を収集し,複数の言語で対応する応答とともに社会的に敏感な質問を生成した。 我々は2つの統計的仮説テストを用いて、これらの応答のバイアスを言語やトピックにわたって精査した。 その結果, 言語間差による偏見が示唆され, 無効仮説はほとんどのケースで否定された。 これは、応答の倫理的偏見が様々な言語に広く分布していることを示し、特に、これらの偏見は異なるLLMの間でも顕著であった。 提案したMSQADを公開することにより,LLMとその変種モデルにおける言語間バイアスの検証に焦点をあてた今後の研究の促進を目指す。

関連論文リスト

• Disparities in LLM Reasoning Accuracy and Explanations: A Case Study on African American English [66.97110551643722]
  本研究では,Large Language Models (LLMs) 推論タスクにおける方言の相違について検討する。 LLMは、AAE入力に対するより正確な応答とより単純な推論チェーンと説明を生成する。 これらの知見は、LLMの処理方法と異なる言語品種の理由の体系的差異を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T05:15:34Z)
• Assessing Large Language Models in Agentic Multilingual National Bias [31.67058518564021]
  推論に基づくレコメンデーションにおける言語間の格差はほとんど未解明のままである。 この研究は、このギャップに最初に対処する。 複数の言語にわたる意思決定タスクに対する応答を解析することにより、最先端のLLMにおける多言語バイアスについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T08:07:42Z)
• A Novel Interpretability Metric for Explaining Bias in Language Models: Applications on Multilingual Models from Southeast Asia [0.3376269351435396]
  事前学習言語モデル(PLM)におけるバイアス行動に対するトークンレベルの寄与を測定するための新しい指標を提案する。 東南アジアのPLMにおいて性差別と同性愛バイアスの存在が確認された。 解釈可能性と意味分析は、PLMバイアスが犯罪、親密な関係、助けに関する言葉によって強く引き起こされることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T18:31:05Z)
• Covert Bias: The Severity of Social Views' Unalignment in Language Models Towards Implicit and Explicit Opinion [0.40964539027092917]
  過度なバイアスシナリオのエッジケースにおけるバイアスモデルを用いて、ビューに対するバイアスの重症度を評価する。 以上の結果から,暗黙的・明示的な意見の識別において,LLM 性能の相違が明らかとなり,反対意見の明示的な意見に対する偏見の傾向が一般的であった。 非整合モデルの直接的な不注意な反応は、決定性のさらなる洗練の必要性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T15:23:00Z)
• Spoken Stereoset: On Evaluating Social Bias Toward Speaker in Speech Large Language Models [50.40276881893513]
  本研究では,音声大言語モデル(SLLM)における社会的バイアスの評価を目的としたデータセットであるSpken Stereosetを紹介する。 多様な人口集団の発話に対して異なるモデルがどのように反応するかを調べることで、これらのバイアスを特定することを目指している。 これらの結果から,ほとんどのモデルではバイアスが最小であるが,ステレオタイプや反ステレオタイプ傾向がわずかにみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T16:55:06Z)
• Language Model Alignment in Multilingual Trolley Problems [138.5684081822807]
  Moral Machine 実験に基づいて,MultiTP と呼ばれる100以上の言語でモラルジレンマヴィグネットの言語間コーパスを開発する。 分析では、19の異なるLLMと人間の判断を一致させ、6つのモラル次元をまたいだ嗜好を捉えた。 我々は、AIシステムにおける一様道徳的推論の仮定に挑戦し、言語間のアライメントの顕著なばらつきを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:02:53Z)
• An Analysis of Social Biases Present in BERT Variants Across Multiple Languages [0.0]
  多様な言語からなる単言語BERTモデルにおけるバイアスについて検討する。 文の擬似類似度に基づいて,任意のバイアスを測定するテンプレートベースの手法を提案する。 偏見探索の現在の手法は言語に依存していると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T23:38:08Z)

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。