論文の概要: Grokipedia vs Wikipedia: An LLM-Based Audit of Political Neutrality along Ideologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15146v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 15:49:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.164307
- Title: Grokipedia vs Wikipedia: An LLM-Based Audit of Political Neutrality along Ideologies
- Title（参考訳）: Grokipedia vs Wikipedia: LLMに基づくイデオロギーによる政治的中立性監査
- Abstract要約: 我々はGrokipediaとWikipediaで大規模な政治的偏見調査を行っている。
我々は、中立のために政府のメンバーを記述する1,394の記事ペアを分析します。
いずれの百科事典も、概して政治家を好意的に描写しているが、異なるイデオロギーグループに向けられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.742135983891038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online encyclopedias shape political opinion and, through it, democratic discourse. In late 2025, Grokipedia was released, an encyclopedia written entirely by the LLM Grok. One motivation behind the project was to provide an unbiased alternative to Wikipedia, which has faced accusations of "left-wing" and "liberal" bias. But does an encyclopedia written by an LLM deliver greater neutrality, or does it simply embed a different ideology? We conduct a large-scale political bias study on Grokipedia and Wikipedia, analysing 1,394 article pairs describing members of government for neutrality along nine expert-coded ideology dimensions employing four LLM judges, Grok, Claude, Mistral, and DeepSeek. As the LLMs could themselves be biased, we also investigate patterns in their judgments. We find all LLM-judges, including Grok, to rate Grokipedia less neutral than Wikipedia. Both encyclopedias are rated as portraying politicians favourably overall, but towards different ideological groups. Grokipedia particularly favours economically right-wing politicians and penalises socially liberal ones, while Wikipedia is rated as favourably biased towards the latter.
- Abstract（参考訳）: オンライン百科事典は政治的意見を形成し、それを通じて民主的な談話を形成している。
2025年後半、LLM Grokによって書かれた百科事典であるGrokipediaがリリースされた。
プロジェクトの背後にある動機の1つは、ウィキペディアに偏見のない代替手段を提供することであり、これは「左派」と「自由主義」の偏見に直面している。
しかし、LLMによって書かれた百科事典はより中立性をもたらすのか、それとも単に別のイデオロギーを埋め込むのだろうか?
我々は、GrokipediaとWikipediaに関する大規模な政治的偏見調査を行い、Grok、Claude、Mistral、DeepSeekの4人のLSM判事を起用した9つの専門家コードイデオロギーの次元に沿って、中立性のための政府メンバーを記述した1,394の記事ペアを分析した。
LLM自体に偏りがあるため、その判断のパターンについても検討する。
我々は、Grokを含む全てのLM-judgesが、GrokipediaをWikipediaより中立性が少ないと評価している。
いずれの百科事典も、政治家を好意的に描写しているが、異なるイデオロギーグループに向けられている。
グロキペディアは特に経済的に右翼の政治家を好んでおり、社会的にリベラルな者も好んでいるが、ウィキペディアは後者に好意的に偏っていると評価されている。
関連論文リスト
- LLMpedia: A Transparent Framework to Materialize an LLM's Encyclopedic Knowledge at Scale [10.223945061944521]
LLMpediaはパラメトリックメモリから完全に百科事典を生成する。
ウィキペディアでカバーされた被験者の真偽は74.7%である。
Grokipediaとは異なり、すべてのプロンプト、アーティファクト、評価の評定が公開されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-25T08:37:26Z) - Is Grokipedia Right-Leaning? Comparing Political Framing in Wikipedia and Grokipedia on Controversial Topics [2.374078750219017]
本稿では,ウィキペディアとGrokipediaの比較分析を行った。
これら2つのプラットフォーム間のセマンティックな類似性は、記事セクション間で崩壊し、ランダムにサンプリングされたものよりも議論の的となるトピックに強く依存する。
両百科事典は左利きのフレーミングが主であるのに対し,Grokipediaは右利きのコンテンツの優位性を高めたバイモーダルな分布を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-21T21:36:12Z) - How Similar Are Grokipedia and Wikipedia? A Multi-Dimensional Textual and Structural Comparison [0.0]
イーロン・マスクのxAIが開発したAI生成百科事典であるGrokipediaは、ウィキペディアのイデオロギーと構造的偏見に対する反応として発表された。
本研究は,GrokipediaとWikipediaの1,800のマッチング記事の大規模比較を行った。
語彙的豊かさ,可読性,構造的構造,参照密度,意味的類似性にまたがる指標を用いて,両プラットフォームが形と実体の密接な整合性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-30T18:04:46Z) - Can we cite Wikipedia? What if Wikipedia was more reliable than its detractors ? [0.0]
この写本は学術的な設定でウィキペディアの体系的な拒絶を検証し、情報源としての正当性を主張するだけでなく、その信頼性がしばしば過小評価されていることを示すために、伝統的な学術情報源が不公平な信頼性を享受している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-02T16:16:24Z) - Democratic or Authoritarian? Probing a New Dimension of Political Biases in Large Language Models [72.89977583150748]
本研究では,大規模言語モデルとより広い地政学的価値システムとの整合性を評価する新しい手法を提案する。
LLMは一般的に民主的価値観や指導者を好んでいるが、マンダリンでの権威主義的人物に対する好意が増している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-15T07:52:07Z) - Geopolitical biases in LLMs: what are the "good" and the "bad" countries according to contemporary language models [52.00270888041742]
我々は、中立なイベント記述と異なる国からの視点を対比した新しいデータセットを導入する。
以上の結果から,特定の民族的物語のモデルが好まれる,重要な地政学的偏見がみられた。
単純なデバイアスのプロンプトはこれらのバイアスを減らすのに限られた効果があった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-07T10:45:17Z) - Through the LLM Looking Glass: A Socratic Probing of Donkeys, Elephants, and Markets [42.55423041662188]
この研究は、外部解釈に頼るのではなく、モデルのバイアスを直接測定することを目的としている。
我々の結果は、あらゆるモデルで共和党の立場よりも民主党を一貫して好んでいることを示している。
経済の話題では、西洋のLLMには偏見があるが、中国で開発されたものは社会主義に強く依存している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T19:40:40Z) - Seeing Like an AI: How LLMs Apply (and Misapply) Wikipedia Neutrality Norms [11.01040577011255]
大規模言語モデル(LLM)は広義のコーパスで訓練され、特殊な規範を持つコミュニティで使用される。
我々は,ウィキペディアのニュートラル・ポイント・オブ・ビュー(NPOV)ポリシーに従って,バイアス付きウィキペディア編集の検出と修正能力を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T23:05:58Z) - Measuring Political Bias in Large Language Models: What Is Said and How It Is Said [46.1845409187583]
政治問題に関するコンテンツの内容とスタイルの両方を分析し,LLMにおける政治的偏見を測定することを提案する。
提案尺度は, 生殖権や気候変動などの異なる政治課題を, それらのバイアスの内容(世代的物質)と様式(語彙的極性)の両方で考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T18:22:48Z) - Kuaipedia: a Large-scale Multi-modal Short-video Encyclopedia [59.47639408597319]
Kuaipediaは、アイテム、アスペクト、ショートビデオからなる大規模なマルチモーダル百科事典である。
これは中国で有名なショートビデオプラットフォームKuaishouの何十億ものビデオから抽出されたものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-28T12:54:30Z) - Improving Wikipedia Verifiability with AI [116.69749668874493]
私たちはSideと呼ばれるニューラルネットワークベースのシステムを開発し、彼らの主張を支持できないWikipediaの引用を識別する。
本誌の最初の引用レコメンデーションは、既存のWikipediaの引用よりも60%多い選好を集めている。
以上の結果から,Wikipediaの妥当性を高めるために,AIベースのシステムを人間と共同で活用できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-08T15:23:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。