論文の概要: Ethical AI prompt recommendations in large language models using collaborative filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06924v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 12:03:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.471666
• Title: Ethical AI prompt recommendations in large language models using collaborative filtering
• Title（参考訳）: 協調フィルタリングを用いた大規模言語モデルにおける倫理的AIの推奨
• Authors: Jordan Nelson, Almas Baimagambetov, Konstantinos Avgerinakis, Nikolaos Polatidis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はAI開発を形作るため、倫理的なプロンプトレコメンデーションを保証することが不可欠である。 本稿では,コラボレーティブ・フィルタリング(コラボレーティブ・フィルタリング,レコメンデーション・システム)を用いて倫理的プロンプト選択を強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6439761523935613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) shape AI development, ensuring ethical prompt recommendations is crucial. LLMs offer innovation but risk bias, fairness issues, and accountability concerns. Traditional oversight methods struggle with scalability, necessitating dynamic solutions. This paper proposes using collaborative filtering, a technique from recommendation systems, to enhance ethical prompt selection. By leveraging user interactions, it promotes ethical guidelines while reducing bias. Contributions include a synthetic dataset for prompt recommendations and the application of collaborative filtering. The work also tackles challenges in ethical AI, such as bias mitigation, transparency, and preventing unethical prompt engineering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がAI開発を形成するため、倫理的なプロンプトレコメンデーションの確保が不可欠である。 LLMはイノベーションを提供するが、リスクバイアス、公平性の問題、説明責任の懸念を提供する。 従来の監視手法はスケーラビリティに悩まされ、動的ソリューションを必要とする。 本稿では,コラボレーティブ・フィルタリング(コラボレーティブ・フィルタリング,レコメンデーション・システム)を用いて倫理的プロンプト選択を強化することを提案する。 ユーザーインタラクションを活用することで、バイアスを減らしながら倫理的ガイドラインを促進する。 コントリビューションには、プロンプトレコメンデーションのための合成データセットと、協調フィルタリングの適用が含まれる。 この研究は、バイアス緩和、透明性、非倫理的な即興エンジニアリングの防止など、倫理的AIの課題にも取り組みます。

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