論文の概要: Anchoring LLM Gender Bias to Human Baselines: A Cross-Lingual Audit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30804v1
• Date: Fri, 29 May 2026 03:45:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.373037
• Title: Anchoring LLM Gender Bias to Human Baselines: A Cross-Lingual Audit
• Title（参考訳）: LLMのジェンダーバイアスを人間のベースラインにアンコールする:言語横断的な監査
• Abstract要約: 我々は、英語、韓国語、中国語、日本語で性別ステレオタイピングのための6つの大きな言語モデルを評価する。 以上の結果から, ステレオタイピングはヒトのクロスカントリーの約2.5倍の範囲に及んでいることが明らかとなった。 韓国語で促された英語中心のモデルは、候補者が既に雇われていると表明した場合でも、現地のベースラインの5倍に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9699640804685629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We audit six large language models (LLMs) for gender stereotyping across English, Korean, Chinese, and Japanese. Three were developed primarily for English-language use (Claude, GPT, Gemini) and three for East Asian use (DeepSeek, Syn-Pro, HyperCLOVA X). We adopt the HEXACO-100 personality inventory and anchor each model against a cross-cultural human dataset spanning 48 countries to ask not whether LLMs are biased, but how far their gender attributions drift from the populations they are deployed among. Our findings show that their stereotyping spans a range roughly 2.5 times wider than the entire cross-country range found in humans, and the effect can compound across languages. One English-centric model, prompted in Korean, reached 5 times the local baseline, even when the prompt stated the candidate had already been hired, which often dampens human stereotyping. To characterize such behaviors without ranking them, we introduce a four-pattern framework -- concordance, suppression, reorganization, and amplification -- across 24 (model x language) cells. Item-level analysis reveals that translation does not just rescale stereotypes, but changes the attributes tied to it, hiding significant rearrangement under the surface while appearing well-calibrated. Our results ultimately suggest that no single debiasing pipeline is likely to address bias evenly across linguistic boundaries.
• Abstract（参考訳）: 英語,韓国語,中国語,日本語のジェンダーステレオタイピングを6つの大規模言語モデル(LLM)で評価した。 3つは主に英語用(Claude、GPT、Gemini)、3つは東アジア用(DeepSeek、Syn-Pro、HyperCLOVA X)に開発された。 我々はHEXACO-100パーソナリティインベントリを採用し、48か国にまたがる異文化の人的データセットに対して各モデルをアンカーし、LSMに偏りがあるかどうかを問う。 これらのステレオタイピングは,ヒトのクロスカントリー範囲の約2.5倍の幅があり,その効果は多言語にまたがる可能性がある。 韓国で導入された英語中心のモデルは、候補者が既に雇われていると表明した場合でも、現地のベースラインの5倍に達した。 このような振る舞いをランク付けせずに特徴付けるために、24(モデルx言語)細胞に4パターンのフレームワーク(一致、抑制、再編成、増幅)を導入する。 項目レベルの分析では、翻訳は単にステレオタイプを再スケールするだけでなく、それに関連する属性を変更し、表面のかなりの再配置を隠蔽する。 以上の結果から, 言語境界の偏りに等しく対処するパイプラインは存在しないことが示唆された。

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