大規模言語モデルの政治的立場を調査

Core Concepts

大規模言語モデル（LLMs）は、政治的中立性を確保することが重要である。

Abstract

Abstract:

LLMsはテキスト生成、要約、情報検索などの多様な自然言語タスクに高い適応性を示す。
本研究では、LLMsの政治的傾向を定量的に調査する枠組みとパイプラインを提案。
結果は、LLMsがリベラルまたは左派の視点に近い回答を提供する傾向があることを示唆。
Automated Pipeline to test Large Language Model’s Political Stance Framework:

Introduction:

LLMsは自然言語処理分野で変革的な力として浮上しており、幅広いタスクに対応可能。
一般市民は主にX（以前のTwitter）やFacebookから情報を入手し、これらのデータが一部LLMsのトレーニングデータとして使用されている。

Definition:

自由主義と保守主義：経済および社会など6つのカテゴリーで自由主義と保守主義を定義。
バイアス：本論文ではバイアスを党派的または政治的バイアスと定義。

Results:

LLMsは特定の敏感なトピックに対してリベラルな回答傾向があり、LGBTQ+関連問題では特に顕著。
特定職業に関連付けられた質問への回答では、ほぼ全ての職業がリベラルな見解と関連付けられている。

Discussion:

インターネット上で保守派が不足している可能性や、リベラルな回答が増加する影響について議論。
LLMsがリベラルな回答を好む傾向やその影響について考察。

Conclusion:

LLMsは政治的中立性を維持する能力や個々人や企業の政治的意見を正確に反映する能力に疑問符が付く結果も示唆されている。

Stats

大規模言語モデル（LLMs）はリベラルまたは左派の視点に近い回答傾向あり。
BERTPOLパフォーマンス: 0.950 (BERTPOL), 0.848 (GPT-4), 0.754 (Llama-2), 0.623 (Falcon), 0.483 (MPT), 0.417 (Flan-UL2).

Quotes

"Do Large Language Models produce politically leaning responses when engaging in political discourse?"
"Users should be mindful when crafting queries, and exercise caution in selecting 'neutral' prompt language."

Key Insights Distilled From

Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models

by Pagnarasmey ... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13840.pdf

Deeper Inquiries

他の情報源からこの研究結果を裏付ける方法はありますか？

この研究結果を裏付けるために、さまざまなアプローチが考えられます。例えば、他の大規模言語モデルや機械学習モデルを同様のテストにかけて比較することで、異なるモデル間での政治的傾向やバイアスを評価することができます。また、実際の政治的文書やソーシャルメディア投稿から抽出したテキストデータを使用して同様の分析を行うことも有効です。さらに、専門家や政治科学者へのインタビューや意見調査なども追加情報源として活用できます。

異議申し立てする可能性はありますか？

この研究結果に異議申し立てする可能性は存在します。特定の職業やトピックにおいて偏った結果が得られた場合、その選定方法や分析手法への批判が浮上する可能性があります。また、使用された言語モデル自体や人間ラベラー間で一貫性が欠如していたり、サンプリングバイアスなども異議申し立て要因となり得ます。

この研究結果から得られた知見から新たな社会問題や倫理上の懸念事項は浮かび上がりますか？

この研究結果からはいくつか重要な社会問題や倫理的懸念事項が浮かび上がります。例えば、「Large Language Models（LLMs）」が左派寄り傾向を示すことは情報操作・偏向化リスクを高める可能性がある点です。これによって利用者に対して公平ではない情報提供・確討及び既存信念強化リスク等引き起こす恐れも指摘されました。
また、「BERTPOL」という新しい分類モデル開発手法自体でも多く挑戦しなければいけません。「BERTPOL」以外でも「Indirect Partisan Bias」「Direct Partisan Bias」等それぞれ紹介した手法開発時期だっただろう技術進歩必要不可欠です。
最後「Political Sentiment Judge Performance (Accuracy) BERTPOL:0.950 GPT-4:0.848 Llama-2-7B-Chat:0.754 Falcon-7B:0.623 MPT-7B:0.483 Flan-UL2:0417」という数字表記部分では各種LMsパフォーマンス差別化明確化必要不可欠です。
以上よろしくお願います！