論文の概要: Cross-Lingual Bias in Large Language Models: A Comparative Analysis of English and Swahili

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03532v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 12:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.180222
• Title: Cross-Lingual Bias in Large Language Models: A Comparative Analysis of English and Swahili
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける言語間バイアス:英語とスワヒリ語の比較分析
• Authors: Ruolei Zhang, Teddy Njuguna, Yue Feng,
• Abstract要約: Swahili は GPT-5.2 と Gemini 2.5 Flash に 4,900 対称な英語のペアを送出することにより,言語間の社会的偏見が一般化するかどうかを検討する。 以上の結果から, 移行よりもバイアスが変化することが示唆された。 これらのことは、英語のみの偏見監査が多言語展開に十分なカバレッジをもたらしないという考えを強化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.548136909830987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models are increasingly deployed in multilingual contexts, yet safety alignment and bias evaluation remain overwhelmingly English-centric. We investigate whether social biases generalise across languages by submitting 4,900 symmetric English--Swahili prompt pairs to GPT-5.2 and Gemini 2.5 Flash across nine demographic bias axes, yielding 19,600 completions evaluated for stereotype prevalence, sentiment, refusal behaviour, and cross-lingual semantic similarity. Our findings show that bias transforms rather than transfers: stereotype rates shifted by up to 12 percentage points on specific axes, Gemini's neutral-sentiment rate doubled in Swahili, and GPT-5.2 refused 169 prompts in English and zero in Swahili, consistent with refusal behaviour anchored to English-language surface forms at the behavioural level. Over 55% of prompt pairs produced semantically dissimilar completions across both models. These reinforce the idea that English-only bias audits do not produce adequate coverage for multilingual deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは多言語的文脈においてますます展開されているが、安全アライメントとバイアス評価は圧倒的に英語中心のままである。 Swahili は GPT-5.2 と Gemini 2.5 Flash に 9 つの階層的バイアス軸をまたいで4,900 個の対称な英語のペアを入力し、ステレオタイプ、感情、拒絶行動、言語間意味的類似性を評価することにより、社会バイアスが言語全体に一般化するかどうかを検討する。 この結果より, 移動よりも偏りが変化することが示唆された: 特定の軸に対して最大12ポイントのステレオタイプ率, ジェミニの中立感率がスワヒリでは倍増し, GPT-5.2 はスワヒリでは169プロンプト, スワヒリでは0であった。 55%以上のプロンプトペアが、両方のモデルで意味的に異なる補完を生み出した。 これらのことは、英語のみの偏見監査が多言語展開に十分なカバレッジを与えていないという考え方を強化している。

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