論文の概要: Geopolitical biases in LLMs: what are the "good" and the "bad" countries according to contemporary language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06751v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 10:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.46259
• Title: Geopolitical biases in LLMs: what are the "good" and the "bad" countries according to contemporary language models
• Title（参考訳）: LLMにおける地政学的バイアス--現代言語モデルによる「良い」国と「悪い」国とは何か
• Authors: Mikhail Salnikov, Dmitrii Korzh, Ivan Lazichny, Elvir Karimov, Artyom Iudin, Ivan Oseledets, Oleg Y. Rogov, Alexander Panchenko, Natalia Loukachevitch, Elena Tutubalina,
• Abstract要約: 我々は、中立なイベント記述と異なる国からの視点を対比した新しいデータセットを導入する。 以上の結果から,特定の民族的物語のモデルが好まれる,重要な地政学的偏見がみられた。 単純なデバイアスのプロンプトはこれらのバイアスを減らすのに限られた効果があった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.00270888041742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper evaluates geopolitical biases in LLMs with respect to various countries though an analysis of their interpretation of historical events with conflicting national perspectives (USA, UK, USSR, and China). We introduce a novel dataset with neutral event descriptions and contrasting viewpoints from different countries. Our findings show significant geopolitical biases, with models favoring specific national narratives. Additionally, simple debiasing prompts had a limited effect in reducing these biases. Experiments with manipulated participant labels reveal models' sensitivity to attribution, sometimes amplifying biases or recognizing inconsistencies, especially with swapped labels. This work highlights national narrative biases in LLMs, challenges the effectiveness of simple debiasing methods, and offers a framework and dataset for future geopolitical bias research.
• Abstract（参考訳）: 本稿は, 各国に対するLLMの地政学的偏見を考察するが, 国家観の相反する歴史的事象(米国, イギリス, ソ連, 中国)を解釈する分析を行った。 我々は、中立なイベント記述と異なる国からの視点を対比した新しいデータセットを導入する。 以上の結果から,特定の民族的物語のモデルが好まれる,重要な地政学的偏見がみられた。 さらに、単純なデバイアスのプロンプトはこれらのバイアスを減らすのに限られた効果を持っていた。 操作された参加者ラベルを用いた実験は、モデルの帰属に対する感受性を明らかにし、時にはバイアスを増幅したり、不整合を認識する。 この研究は、LLMにおける国家的ナラティブバイアスを強調し、単純なデバイアス手法の有効性に挑戦し、将来の地政学的バイアス研究のためのフレームワークとデータセットを提供する。

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