論文の概要: Investigating Counterfactual Unfairness in LLMs towards Identities through Humor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18729v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 18:26:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.423876
• Title: Investigating Counterfactual Unfairness in LLMs towards Identities through Humor
• Title（参考訳）: 地震によるLLMの虚偽性に関する調査研究
• Authors: Shubin Kim, Yejin Son, Junyeong Park, Keummin Ka, Seungbeen Lee, Jaeyoung Lee, Hyeju Jang, Alice Oh, Youngjae Yu,
• Abstract要約: おかしなことは、私たちが誰であるか、他人をどう判断するかをよく反映している。 本稿では,話し手の交換時にモデルがどう反応するかを観察することにより,ユーモアによる反実的不公平を調査する。 最先端モデルに対する実験では、一貫した関係性の違いが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.71109030688384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humor holds up a mirror to social perception: what we find funny often reflects who we are and how we judge others. When language models engage with humor, their reactions expose the social assumptions they have internalized from training data. In this paper, we investigate counterfactual unfairness through humor by observing how the model's responses change when we swap who speaks and who is addressed while holding other factors constant. Our framework spans three tasks: humor generation refusal, speaker intention inference, and relational/societal impact prediction, covering both identity-agnostic humor and identity-specific disparagement humor. We introduce interpretable bias metrics that capture asymmetric patterns under identity swaps. Experiments across state-of-the-art models reveal consistent relational disparities: jokes told by privileged speakers are refused up to 67.5% more often, judged as malicious 64.7% more frequently, and rated up to 1.5 points higher in social harm on a 5-point scale. These patterns highlight how sensitivity and stereotyping coexist in generative models, complicating efforts toward fairness and cultural alignment.
• Abstract（参考訳）: おかしなことは、私たちが誰であるか、他人をどう判断するかをよく反映している。 言語モデルがユーモアと関わると、その反応はトレーニングデータから内部化した社会的仮定を明らかにする。 本稿では,他の要因を一定に保ちながら話し相手を交換した場合に,モデルがどう反応するかを観察することにより,ユーモアによる反実的不公平を調査する。 枠組みは, ユーモア生成拒否, 話者意図推論, リレーショナル/社会的影響予測の3つの課題にまたがる。 我々は、アイデンティティスワップの下で非対称パターンをキャプチャする解釈可能なバイアスメトリクスを導入する。 有能な話者によるジョークは67.5%以上の頻度で拒否され、悪意のある64.7%以上の頻度で評価され、5ポイント規模の社会被害では1.5ポイント以上の評価を受けている。 これらのパターンは、生成モデルにおいて感度とステレオタイピングが共存する様子を強調し、公平性と文化的アライメントへの取り組みを複雑にしている。

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