Core Concepts
チャットベースのLLMは、ニュース記事のバイアスを除去することができるが、必要以上の変更を加えたり、文脈や事実を変更したり、著者のスタイルを損なう可能性がある。また、専門家ほど非バイアス化された出力の品質を評価することはできない。
Abstract
本論文では、ニュース編集の観点から、チャットベースのLLMによるニュースの非バイアス化の有効性を評価した。ニュース編集者の視点に基づいた評価チェックリストを設計し、3つの人気のチャットベースLLMを使ってメディアバイアスのデータセットの一部から生成されたテキストを評価した。さらに、非バイアス化された出力の品質を評価するツールとしてのLLMの性能も検討した。
結果として、いずれのLLMも完璧な非バイアス化はできないことが分かった。特に一部のモデル、including ChatGPTは、不必要な変更を加えて、著者のスタイルに影響を与えたり、誤情報を生み出す可能性があることが明らかになった。また、LLMは専門家ほど非バイアス化された出力の品質を評価することはできないことも示された。
Stats
大半の州や地方自治体の首長が難を押し付けるように難民を受け入れている。
大半の州や地方自治体の首長が難民を受け入れることを選択している。
Quotes
「ファイアーアームを携帯すれば、力の源泉を完全に掌握できる」
「ファイアーアームを携帯すれば、かなりの潜在的な力を手に入れることができる」