LLMsにおける高リスク意思決定における認知バイアス

Core Concepts

LLMsにおける認知バイアスの影響を評価し、自己デバイス能力を提案する。

Abstract

大規模言語モデル（LLMs）は、意思決定タスクをサポートするための有用なツールとして潜在的な可能性を提供します。しかし、人間（作成された）データでトレーニングされているため、LLMsは保護されたグループに対する社会的偏見だけでなく、認知バイアスも受け継ぐことがあります。このような人間らしいバイアスは、LLM支援下で行われる公正かつ説明可能な意思決定を妨げる可能性があります。本研究では、高リスク意思決定タスクにおけるLLMs内の認知バイアスを明らかにし、評価し、軽減するためのBIASBUSTERフレームワークを紹介しています。心理学や認知科学の先行研究に触発されて、異なる認知バイアス（例：プロンプト誘発型、連続型、固有型）を評価する16,800個のプロンプトを含むデータセットを開発しています。私たちはさまざまなバイアス軽減戦略をテストし、LLMsが自身のプロンプトをデバイスする新しい方法を提案しています。

Stats

大規模言語モデル（LLMs）は多くのタスクで強力なパフォーマンスを示す。
LLMsはさまざまなアルゴリズム的偏りに苦しんでおり、評価と偏りの軽減手順が必要。
認知バイアスは人間の意思決定だけでなく、人間-MLインタラクションでも生じ得る。
認知バイアスは特定トークンに埋め込まれているわけではなく、現在または前回のコンテキスト全体に反映されている可能性がある。

Quotes

"大規模言語モデル（LLMs）は意思決定タスクをサポートする有用なツールとして潜在的可能性がある"
"我々の研究では16,800以上もの個別意思決定でLLM上の異なる種類の認知バイアスをテストするデータセットを提供している"

Key Insights Distilled From

Cognitive Bias in High-Stakes Decision-Making with LLMs

by Jessica Echt... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00811.pdf

Deeper Inquiries

他方向へ拡張した議論：

この研究結果から進展すべき方向の一つは、さらに多くの認知バイアスを特定し、評価するための新しいフレームワークや手法を開発することです。また、異なる種類の決定タスクや文脈での認知バイアスがどのように影響するかを探求することも重要です。さらに、実世界での高度な意思決定プロセスにおける人間とAIシステム間でどのように協力して認知バイアスを克服できるかを検討する研究も有益だろう。

反論：

記事が提示した視点以外では、自己ディビアシング技術が完全な解決策ではない可能性が考えられます。自動的にプロンプトを書き換えて認知バイアスを減少させる方法は効果的ですが、その過程で新たな偏見や問題が生じる可能性もあります。また、大規模言語モデル自体に固有のバイアスや限界もあるため、それらを克服するためには別途対策が必要かもしれません。

深く関連しつつもインスピレーショナル：

この内容と深く関連しながらインスピレーショナルな質問は、「人工知能技術と倫理的意思決定能力向上へ取り組む際に最も重要な価値観は何だろうか？」です。これは私たちが技術革新と倫理的責任感をどのように結び付けて前進していくか考える上で重要な問いです。