論文の概要: Growth First, Care Second? Tracing the Landscape of LLM Value Preferences in Everyday Dilemmas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04456v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 11:41:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.507321
• Title: Growth First, Care Second? Tracing the Landscape of LLM Value Preferences in Everyday Dilemmas
• Title（参考訳）: 成長第一か, 第二か? 日々のジレンマにおけるLLM値のランドスケープの追跡
• Authors: Zhiyi Chen, Eun Cheol Choi, Yingjia Luo, Xinyi Wang, Yulei Xiao, Aizi Yang, Luca Luceri,
• Abstract要約: 4つのアドバイス指向サブレディットから得られたキュレートデータセットを用いて、アドバイスに基づく価値トレードオフ構造を検討する。 我々は、ジレンマ内でどのように共起するかを特徴付けるために、値共起ネットワークを構築した。 モデルとコンテキストによって、LLMはベネバレンスとコネクションよりも探索と成長に関する価値を常に優先順位付けしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1141034187487175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: People increasingly seek advice online from both human peers and large language model (LLM)-based chatbots. Such advice rarely involves identifying a single correct answer; instead, it typically requires navigating trade-offs among competing values. We aim to characterize how LLMs navigate value trade-offs across different advice-seeking contexts. First, we examine the value trade-off structure underlying advice seeking using a curated dataset from four advice-oriented subreddits. Using a bottom-up approach, we inductively construct a hierarchical value framework by aggregating fine-grained values extracted from individual advice options into higher-level value categories. We construct value co-occurrence networks to characterize how values co-occur within dilemmas and find substantial heterogeneity in value trade-off structures across advice-seeking contexts: a women-focused subreddit exhibits the highest network density, indicating more complex value conflicts; women's, men's, and friendship-related subreddits exhibit highly correlated value-conflict patterns centered on security-related tensions (security vs. respect/connection/commitment); by contrast, career advice forms a distinct structure where security frequently clashes with self-actualization and growth. We then evaluate LLM value preferences against these dilemmas and find that, across models and contexts, LLMs consistently prioritize values related to Exploration & Growth over Benevolence & Connection. This systemically skewed value orientation highlights a potential risk of value homogenization in AI-mediated advice, raising concerns about how such systems may shape decision-making and normative outcomes at scale.
• Abstract（参考訳）: 人々は、人間ピアと大きな言語モデル(LLM)ベースのチャットボットの両方から、オンラインでアドバイスを求めています。 このようなアドバイスは、単一の正しい回答を特定することがほとんどなく、代わりに、通常、競合する値間のトレードオフをナビゲートする必要があります。 LLMがさまざまなアドバイス検索コンテキストで価値トレードオフをナビゲートする方法を特徴付けることを目的としている。 まず,4つのアドバイス指向サブレディットから得られたキュレートデータセットを用いて,アドバイスに基づく価値トレードオフ構造を検討する。 ボトムアップアプローチを用いて、個別のアドバイスオプションから抽出したきめ細かい値を高レベルな価値カテゴリに集約することで、階層的価値の枠組みを誘導的に構築する。 女性中心のサブレディットは、より高いネットワーク密度を示し、より複雑な価値衝突を示す。女性、男性、友情関係のサブレディットは、セキュリティ関連の緊張(セキュリティ対敬意/接続/コミット)に焦点を当てた極めて相関性の高いバリューコンフリクトパターンを示す。 次に、これらのジレンマに対してLLM値の嗜好を評価し、モデルとコンテキストにおいて、LLMはベネボレンス・アンド・コネクションよりも探索・成長に関する価値を一貫して優先順位付けする。 この体系的に歪んだ価値指向は、AIによるアドバイスにおける価値均質化の潜在的なリスクを強調し、そのようなシステムが意思決定や規範的な成果を大規模に形成するのではないかという懸念を提起する。

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