論文の概要: Multilingual Political Views of Large Language Models: Identification and Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22623v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 12:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.203511
• Title: Multilingual Political Views of Large Language Models: Identification and Steering
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの多言語政治的視点:識別とステアリング
• Authors: Daniil Gurgurov, Katharina Trinley, Ivan Vykopal, Josef van Genabith, Simon Ostermann, Roberto Zamparelli,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、日々のツールやアプリケーションでますます使われており、政治的見解への潜在的な影響に対する懸念が高まっている。 政治コンパステスト(Political Compass Test)を用いて,14言語にまたがる7つのモデルの評価を行った。 以上の結果から,より大きなモデルがリバタリアンと左の位置に一貫して移行し,言語やモデルファミリに有意な変化が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.340686908318776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used in everyday tools and applications, raising concerns about their potential influence on political views. While prior research has shown that LLMs often exhibit measurable political biases--frequently skewing toward liberal or progressive positions--key gaps remain. Most existing studies evaluate only a narrow set of models and languages, leaving open questions about the generalizability of political biases across architectures, scales, and multilingual settings. Moreover, few works examine whether these biases can be actively controlled. In this work, we address these gaps through a large-scale study of political orientation in modern open-source instruction-tuned LLMs. We evaluate seven models, including LLaMA-3.1, Qwen-3, and Aya-Expanse, across 14 languages using the Political Compass Test with 11 semantically equivalent paraphrases per statement to ensure robust measurement. Our results reveal that larger models consistently shift toward libertarian-left positions, with significant variations across languages and model families. To test the manipulability of political stances, we utilize a simple center-of-mass activation intervention technique and show that it reliably steers model responses toward alternative ideological positions across multiple languages. Our code is publicly available at https://github.com/d-gurgurov/Political-Ideologies-LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、日々のツールやアプリケーションでますます使われており、政治的見解への潜在的な影響に対する懸念が高まっている。 以前の研究では、LLMはしばしば測定可能な政治的偏見を示しており、しばしばリベラルあるいは進歩的な立場に傾倒している。 既存の研究の多くは、限られたモデルと言語のみを評価し、アーキテクチャ、スケール、多言語設定における政治的偏見の一般化性に関するオープンな疑問を残している。 さらに、これらのバイアスをアクティブに制御できるかどうかを調べる研究はほとんどない。 本研究は,現代のオープンソース命令チューニング LLM における政治的指向性に関する大規模研究を通じて,これらのギャップに対処するものである。 LLaMA-3.1, Qwen-3, Aya-Expanseを含む7つのモデルについて,11の意味論的等価パラフレーズを用いた政治コンパステストを用いて,ロバストな測定を保証する。 以上の結果から,より大きなモデルがリバタリアンと左の位置に一貫して移行し,言語やモデルファミリに有意な変化が認められた。 政治姿勢の操作性をテストするため,簡単な中心活性化介入手法を用いて,複数の言語にまたがる代替イデオロギー的位置に対するモデル応答を確実に操ることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/d-gurgurov/Political-Ideologies-LLMsで公開されています。

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