大規模言語モデルにおける代表性ヒューリスティックの検証

核心概念

大規模言語モデルは人間と同様に代表性ヒューリスティックの影響を受けており、正しい推論を行うことが困難である。

要約

本研究では、大規模言語モデルにおける代表性ヒューリスティックの影響を調査した。代表性ヒューリスティックとは、事象の発生確率を判断する際に、その事象が典型的であるかどうかに基づいて判断してしまう認知バイアスのことである。
研究では、6つのタイプの代表性ヒューリスティックを網羅したREHEATデータセットを作成し、GPT-3.5、GPT-4、PaLM 2、LLaMA 2の4つの大規模言語モデルを評価した。その結果、これらのモデルは人間と同様に代表性ヒューリスティックの影響を受けており、正しい推論を行うことが困難であることが明らかになった。
特に、conjunction fallacyやdisjunction fallacyといったタイプの問題では、モデルの正答率が低かった。これは、文章の中に潜む統計的な関係性を正しく捉えられないためと考えられる。一方で、モデルに対して統計的な知識を活用するよう促すヒントを与えると、パフォーマンスが向上することも示された。
このように、大規模言語モデルは代表性ヒューリスティックの影響を受けやすく、正しい推論を行うことが難しい。今後は、このような認知バイアスを克服するための研究が重要になると考えられる。

統計

大規模言語モデルの代表性ヒューリスティックに関する正答率は10%から50%程度であった。
統計的な知識を活用するよう促すヒントを与えると、モデルのパフォーマンスが向上した。

引用

「大規模言語モデルは人間と同様に代表性ヒューリスティックの影響を受けており、正しい推論を行うことが困難である。」
「特に、conjunction fallacyやdisjunction fallacyといったタイプの問題では、モデルの正答率が低かった。」
「モデルに対して統計的な知識を活用するよう促すヒントを与えると、パフォーマンスが向上した。」

抽出されたキーインサイト

Will the Real Linda Please Stand up...to Large Language Models? Examining the Representativeness Heuristic in LLMs

by Pengda Wang,... 場所 arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01461.pdf

深掘り質問

大規模言語モデルの代表性ヒューリスティックを克服するためにはどのような方法が考えられるか。

大規模言語モデル（LLMs）が代表性ヒューリスティックに影響を受ける可能性があることを考えると、その克服方法にはいくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、モデルのトレーニングデータにおけるバイアスを減らすことが重要です。トレーニングデータの多様性を高め、偏りのないデータセットを使用することで、モデルがより客観的な判断を行えるようにすることが重要です。また、代表性ヒューリスティックに対するモデルの感受性を低減するために、ヒントやプロンプトを活用することも有効です。具体的な問題に対するヒントを提供することで、モデルが正しい知識を活用しやすくなります。さらに、モデルの推論プロセスを透明化し、誤った判断がなされた場合にその理由を明確にすることも重要です。これにより、モデルの誤りを特定し、修正するための手がかりを得ることができます。

代表性ヒューリスティックは人間の認知プロセスにどのような影響を及ぼしているのか。

代表性ヒューリスティックは、人間の認知プロセスに大きな影響を与えています。このヒューリスティックは、我々が判断を下す際に一般的に使用する認知のショートカットであり、既存のプロトタイプや典型的な例に基づいて事象の発生確率を判断する傾向があります。このため、我々は実際の統計的証拠よりも、より一般的な事実や統計的証拠を考慮するよりも、より類似性に基づいて事象の発生確率を評価する傾向があります。代表性ヒューリスティックは、我々が外見や行動、言語から個人をカテゴライズする際にも影響を与え、ステレオタイプの形成や偏見の根源となることがあります。

代表性ヒューリスティックは人工知能システムの意思決定プロセスにどのような示唆を与えるか。

代表性ヒューリスティックは、人工知能システムの意思決定プロセスに重要な示唆を与えます。特に大規模言語モデル（LLMs）などのAIシステムにおいて、代表性ヒューリスティックの影響を理解することは、モデルの意思決定プロセスを向上させるために重要です。代表性ヒューリスティックの理解を深めることで、モデルが誤った判断を下すリスクを低減し、より客観的かつ正確な意思決定を行えるようにすることができます。さらに、代表性ヒューリスティックに対処するための新たなアルゴリズムやアプローチを開発することで、AIシステムの意思決定プロセスの透明性と信頼性を向上させることが可能です。これにより、より公正で包括的な意思決定が実現され、AI技術の社会へのポジティブな影響が促進されるでしょう。