論文の概要: Do Large Language Models Understand Morality Across Cultures?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21319v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 20:25:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.267673
• Title: Do Large Language Models Understand Morality Across Cultures?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは文化のモラルを理解するか?
• Authors: Hadi Mohammadi, Yasmeen F. S. S. Meijer, Efthymia Papadopoulou, Ayoub Bagheri,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルが道徳的視点における異文化間差異や類似性をどの程度捉えているかを検討する。 以上の結果から,現在のLLMは多文化的モラル変動の完全なスペクトルを再現できないことが示唆された。 これらの知見は, LLMのバイアス軽減と文化的代表性向上に向けた, より堅牢なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5356944479760104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have established them as powerful tools across numerous domains. However, persistent concerns about embedded biases, such as gender, racial, and cultural biases arising from their training data, raise significant questions about the ethical use and societal consequences of these technologies. This study investigates the extent to which LLMs capture cross-cultural differences and similarities in moral perspectives. Specifically, we examine whether LLM outputs align with patterns observed in international survey data on moral attitudes. To this end, we employ three complementary methods: (1) comparing variances in moral scores produced by models versus those reported in surveys, (2) conducting cluster alignment analyses to assess correspondence between country groupings derived from LLM outputs and survey data, and (3) directly probing models with comparative prompts using systematically chosen token pairs. Our results reveal that current LLMs often fail to reproduce the full spectrum of cross-cultural moral variation, tending to compress differences and exhibit low alignment with empirical survey patterns. These findings highlight a pressing need for more robust approaches to mitigate biases and improve cultural representativeness in LLMs. We conclude by discussing the implications for the responsible development and global deployment of LLMs, emphasizing fairness and ethical alignment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、多数のドメインにまたがる強力なツールとして確立されている。 しかし、教育データから生じる性別、人種、文化的偏見などの埋没バイアスに対する懸念は、これらの技術の倫理的利用と社会的帰結に関する重要な疑問を提起する。 本研究では,LLMが道徳的視点において,異文化間の差異や類似性をどの程度捉えているかを検討する。 具体的には、LLMのアウトプットが、道徳的態度に関する国際調査データに見られるパターンと一致しているかを検討する。 そこで本研究では,(1)モデルが生成するモラルスコアの変動を,(2)LCM出力とサーベイデータから得られた国別グループ間の対応性を評価するクラスタアライメント分析,(3)体系的に選択されたトークンペアを用いて,比較プロンプトを用いたモデルを直接探索する,という3つの相補的な手法を用いる。 以上の結果から,現在のLLMは多文化的モラル変動の完全なスペクトルを再現できず,差異を圧縮し,経験的調査パターンとの整合性が低いことが示唆された。 これらの知見は, LLMのバイアス軽減と文化的代表性向上に向けた, より堅牢なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。 我々は、LCMの責任ある開発とグローバル展開の意義について議論し、公正性と倫理的整合性を強調した。

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