論文の概要: Same Claim, Different Judgment: Benchmarking Scenario-Induced Bias in Multilingual Financial Misinformation Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05403v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 22:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.783442
• Title: Same Claim, Different Judgment: Benchmarking Scenario-Induced Bias in Multilingual Financial Misinformation Detection
• Title（参考訳）: 同一の主張と異なる判断:多言語財務誤報検出におけるシナリオ誘発バイアスのベンチマーク
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は金融分野に広く適用されている。 行動バイアスは、意思決定における不安定性と不確実性をもたらす可能性がある。 mfmdscenは様々な経済シナリオで mfmdの行動バイアスを評価するベンチマークです
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.75447949495307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been widely applied across various domains of finance. Since their training data are largely derived from human-authored corpora, LLMs may inherit a range of human biases. Behavioral biases can lead to instability and uncertainty in decision-making, particularly when processing financial information. However, existing research on LLM bias has mainly focused on direct questioning or simplified, general-purpose settings, with limited consideration of the complex real-world financial environments and high-risk, context-sensitive, multilingual financial misinformation detection tasks (\mfmd). In this work, we propose \mfmdscen, a comprehensive benchmark for evaluating behavioral biases of LLMs in \mfmd across diverse economic scenarios. In collaboration with financial experts, we construct three types of complex financial scenarios: (i) role- and personality-based, (ii) role- and region-based, and (iii) role-based scenarios incorporating ethnicity and religious beliefs. We further develop a multilingual financial misinformation dataset covering English, Chinese, Greek, and Bengali. By integrating these scenarios with misinformation claims, \mfmdscen enables a systematic evaluation of 22 mainstream LLMs. Our findings reveal that pronounced behavioral biases persist across both commercial and open-source models. This project will be available at https://github.com/lzw108/FMD.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は金融分野に広く適用されている。 彼らのトレーニングデータは、主に人間によって認可されたコーパスに由来するため、LLMは様々な人間のバイアスを継承する可能性がある。 行動バイアスは、特に財務情報を処理する際に、意思決定における不安定性と不確実性をもたらす可能性がある。 しかし、LLMバイアスに関する既存の研究は主に、複雑な現実世界の金融環境とリスクが高く、文脈に敏感で、多言語的な金融誤情報検出タスク(\mfmd)を限定的に考慮した、直接的な質問や単純化された汎用的な設定に焦点を当てている。 本研究では,様々な経済シナリオにおける LLM の行動バイアスを評価するための総合的なベンチマークである \mfmdscen を提案する。 金融専門家と共同で3種類の複雑な金融シナリオを構築します。 (i)役割・人格 (二)役割・地域ベース、及び (三)民族的・宗教的信条を取り入れた役割に基づくシナリオ。 さらに、英語、中国語、ギリシャ語、ベンガル語をカバーする多言語財務誤情報データセットを開発する。 これらのシナリオを誤情報クレームと統合することにより、22の主流LCMの体系的な評価を可能にした。 その結果,行動バイアスが商用モデルとオープンソースモデルの両方で持続していることが判明した。 このプロジェクトはhttps://github.com/lzw108/FMDで入手できる。

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