論文の概要: Cultural Bias in Large Language Models: Evaluating AI Agents through Moral Questionnaires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10073v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 03:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.232209
• Title: Cultural Bias in Large Language Models: Evaluating AI Agents through Moral Questionnaires
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける文化的バイアス:道徳的アンケートによるAIエージェントの評価
• Authors: Simon Münker,
• Abstract要約: 大きな言語モデルは、言語能力にもかかわらず、多様な文化的道徳的枠組みを表現できない。 驚くべきことに、モデルのサイズが大きくなることは、文化的な表現の忠実さを継続的に改善するわけではない。 我々の結果は、AIシステムが多様な人間の価値を表すことを保証するために、より基礎的なアライメント目標と評価指標を求めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Are AI systems truly representing human values, or merely averaging across them? Our study suggests a concerning reality: Large Language Models (LLMs) fail to represent diverse cultural moral frameworks despite their linguistic capabilities. We expose significant gaps between AI-generated and human moral intuitions by applying the Moral Foundations Questionnaire across 19 cultural contexts. Comparing multiple state-of-the-art LLMs' origins against human baseline data, we find these models systematically homogenize moral diversity. Surprisingly, increased model size doesn't consistently improve cultural representation fidelity. Our findings challenge the growing use of LLMs as synthetic populations in social science research and highlight a fundamental limitation in current AI alignment approaches. Without data-driven alignment beyond prompting, these systems cannot capture the nuanced, culturally-specific moral intuitions. Our results call for more grounded alignment objectives and evaluation metrics to ensure AI systems represent diverse human values rather than flattening the moral landscape.
• Abstract（参考訳）: AIシステムは本当に人間の価値を表しているのか、それとも単に平均化しているだけなのか? 大規模言語モデル(LLM)は、言語能力にもかかわらず、多様な文化的道徳的枠組みを表現できない。 モラル・ファウンデーションズ・アンケート(Moral Foundations Questionnaire)を19の文化的文脈に適用することにより、AI生成と人間の道徳的直観の間に大きなギャップを露呈する。 複数の最先端のLSMの起源と人間のベースラインデータを比較すると、これらのモデルは体系的に道徳的多様性を均質化する。 驚くべきことに、モデルのサイズが大きくなることは、文化的な表現の忠実さを継続的に改善するわけではない。 我々の研究は、社会科学研究における合成人口としてのLLMの利用の増加に挑戦し、現在のAIアライメントアプローチにおける根本的な制限を強調した。 データ駆動のアライメントがなければ、これらのシステムは、微妙で文化的に特有の道徳的直観を捉えることはできない。 われわれの結果は、AIシステムが道徳的景観を平らにするのではなく、多様な人間の価値を表現することを保証するために、より基礎的なアライメント目標と評価指標を求めている。

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