論文の概要: Hidden Topics: Measuring Sensitive AI Beliefs with List Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21939v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 14:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.855916
• Title: Hidden Topics: Measuring Sensitive AI Beliefs with List Experiments
• Title（参考訳）: 隠れたトピック - リスト実験による知覚的AI信条の測定
• Authors: Maxim Chupilkin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の隠れ信念の研究にリスト実験を適用することを提案する。 論文では、Anthropic、Google、OpenAIが開発したモデルに関するリスト実験を実施し、全モデルにわたる大量監視の隠れた承認を見出した。 重要なことは、プラセボ処理がヌル結果を生成し、その方法を検証することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How can researchers identify beliefs that large language models (LLMs) hide? As LLMs become more sophisticated and the prevalence of alignment faking increases, combined with their growing integration into high-stakes decision-making, responding to this challenge has become critical. This paper proposes that a list experiment, a simple method widely used in the social sciences, can be applied to study the hidden beliefs of LLMs. List experiments were originally developed to circumvent social desirability bias in human respondents, which closely parallels alignment faking in LLMs. The paper implements a list experiment on models developed by Anthropic, Google, and OpenAI and finds hidden approval of mass surveillance across all models, as well as some approval of torture, discrimination, and first nuclear strike. Importantly, a placebo treatment produces a null result, validating the method. The paper then compares list experiments with direct questioning and discusses the utility of the approach.
• Abstract（参考訳）: 研究者は、大きな言語モデル(LLM)が隠れているという信念をどうやって特定できるのか? LLMが洗練され、アライメントの流行が高まり、高い意思決定への統合が進むにつれ、この課題への対応が重要になっている。 本稿では、社会科学で広く使われている簡単なリスト実験を、LLMの隠された信念の研究に応用できることを示す。 リスト実験は、当初、人間の回答者の社会的望ましくないバイアスを回避するために開発された。 論文では、Anthropic、Google、OpenAIが開発したモデルに関するリスト実験を実施し、すべてのモデルにわたる大量監視の隠れた承認と、拷問、差別、そして最初の核攻撃の承認を見出した。 重要なことは、プラセボ処理がヌル結果を生成し、その方法を検証することである。 次に、リスト実験と直接質問結果を比較し、アプローチの有用性について論じる。

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