論文の概要: I Am Aligned, But With Whom? MENA Values Benchmark for Evaluating Cultural Alignment and Multilingual Bias in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13154v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 05:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.502437
• Title: I Am Aligned, But With Whom? MENA Values Benchmark for Evaluating Cultural Alignment and Multilingual Bias in LLMs
• Title（参考訳）: MENA Values Benchmarks Benchmark for Evaluation of Culture Alignment and Multilingual Bias in LLMs
• Authors: Pardis Sadat Zahraei, Ehsaneddin Asgari,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の文化的アライメントと多言語バイアスを評価するための新しいベンチマークであるMENAValuesを紹介する。 大規模で権威ある人的調査から、我々は16カ国の人口レベルの応答分布を持つMENAの社会文化的景観を捉えた構造化データセットをキュレートした。 分析の結果,同じ質問が言語に基づいて大きく異なる反応をもたらす「クロス・Lingual Value Shifts」,その理由の説明を促す「Reasoning-induced Degradation」,モデルがセンシティブな質問を拒否する「Logit Leakage」,内部確率が強く隠蔽される「Logit Leakage」の3つの重要な現象が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.060243371992739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MENAValues, a novel benchmark designed to evaluate the cultural alignment and multilingual biases of large language models (LLMs) with respect to the beliefs and values of the Middle East and North Africa (MENA) region, an underrepresented area in current AI evaluation efforts. Drawing from large-scale, authoritative human surveys, we curate a structured dataset that captures the sociocultural landscape of MENA with population-level response distributions from 16 countries. To probe LLM behavior, we evaluate diverse models across multiple conditions formed by crossing three perspective framings (neutral, personalized, and third-person/cultural observer) with two language modes (English and localized native languages: Arabic, Persian, Turkish). Our analysis reveals three critical phenomena: "Cross-Lingual Value Shifts" where identical questions yield drastically different responses based on language, "Reasoning-Induced Degradation" where prompting models to explain their reasoning worsens cultural alignment, and "Logit Leakage" where models refuse sensitive questions while internal probabilities reveal strong hidden preferences. We further demonstrate that models collapse into simplistic linguistic categories when operating in native languages, treating diverse nations as monolithic entities. MENAValues offers a scalable framework for diagnosing cultural misalignment, providing both empirical insights and methodological tools for developing more culturally inclusive AI.
• Abstract（参考訳）: 我々は,中東と北アフリカ(MENA)地域の信念と価値観に関して,大規模言語モデル(LLM)の文化的アライメントと多言語バイアスを評価するために設計された新しいベンチマークであるMENAValuesを紹介した。 大規模で権威ある人的調査から、我々は16カ国の人口レベルの応答分布を持つMENAの社会文化的景観を捉えた構造化データセットをキュレートした。 LLMの振る舞いを探索するために,3つの視点(中性,パーソナライズド,および3人・文化的オブザーバー)を2つの言語モード(アラビア語,ペルシア語,トルコ語)で横断して形成した多種多様なモデルを評価する。 分析の結果,同じ質問が言語に基づいて大きく異なる反応をもたらす「クロス・Lingual Value Shifts」,その理由の説明を促す「Reasoning-induced Degradation」,モデルがセンシティブな質問を拒否する「Logit Leakage」,内部確率が強い隠された好みを示す「Logit Leakage」の3つの重要な現象が明らかになった。 さらに、母国語で運用する場合、モデルは単純化された言語カテゴリーに崩壊し、多様な国をモノリシックな存在として扱うことを実証した。 MENAValuesは、文化的不一致を診断するためのスケーラブルなフレームワークを提供し、より文化的に包括的なAIを開発するための実証的な洞察と方法論的なツールを提供する。

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