핵심 개념
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 정치적 검색어 제안에서 발생하는 편향을 식별하고 정량화하는 방법을 제시합니다.
초록
논문 정보
- 제목: LLM을 사용한 상대적 비교를 통한 정치적 검색어 제안에서의 편향 조사
- 저자: Fabian Haak, Björn Engelmann, Christin Katharina Kreutz, Philipp Schaer
- 학회: 16th ACM Web Science Conference (Web-sci Companion ’24)
연구 목적
본 연구는 검색엔진 사용자에게 제공되는 검색어 제안에서 나타나는 편향을 식별하고 정량화하는 것을 목표로 합니다. 특히 정치 뉴스 분야에서 Google 및 Bing 검색엔진의 검색어 제안을 분석하여 편향의 정도를 비교하고자 합니다.
방법론
- 데이터셋: 본 연구에서는 AllSides balanced news에서 선정된 20개의 정치적 주제에 대한 Google 및 Bing의 검색어 제안 데이터셋인 Qbias를 활용합니다.
- 편향 식별: 대규모 언어 모델인 GPT-4를 사용하여 각 검색어 제안에 대해 편향 정도를 0(편향 없음)부터 100(매우 편향됨)까지 점수를 매깁니다. 10점 초과는 편향된 것으로 간주합니다.
- 편향 정량화: 쌍별 비교를 통해 상대적인 편향 강도를 평가하고, Elo 알고리즘을 적용하여 0에서 1 사이의 편향 점수를 도출합니다.
주요 결과
- Google 및 Bing에서 제공되는 정치적 검색어 제안에서 상당한 수준의 편향이 발견되었습니다.
- Bing의 검색어 제안이 Google에 비해 "공화당" 및 "민주당" 주제에서 더 큰 편향을 보였습니다.
- 주제 내 편향의 분산은 주제 간 분산보다 큰 경향을 보였습니다.
결론
본 연구는 대규모 언어 모델과 쌍별 비교 및 Elo 기반 순위 시스템을 활용하여 검색어 제안에서 편향을 효과적으로 식별하고 정량화할 수 있음을 보여줍니다.
연구의 의의
본 연구는 검색엔진 사용자에게 제공되는 정보의 공정성과 중립성을 평가하고 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, LLM을 사용한 편향 분석 방법론은 다른 분야에도 적용 가능성을 제시합니다.
제한점 및 향후 연구 방향
- 본 연구는 제한된 수의 정치적 주제에 대한 데이터만을 사용했으므로, 더욱 다양한 주제에 대한 분석이 필요합니다.
- LLM 자체의 이념적 편향 가능성을 배제할 수 없으므로, 이에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
- 사용자 인식과의 직접적인 비교를 통해 본 연구의 결과를 검증하는 것이 필요합니다.
통계
본 연구에서는 AllSides balanced news에서 선정된 20개의 정치적 주제에 대한 Google 및 Bing의 검색어 제안 데이터셋인 Qbias를 활용했습니다.
Qbias 데이터셋에서 Bing은 약 5,009개, Google은 약 4,048개의 검색어 제안을 제공했습니다.
Bing의 검색어 제안 중 약 21%가 편향적으로 나타났으며, Google은 약 16.7%가 편향적으로 나타났습니다.
연구 결과, "공화당" 및 "민주당" 주제에서 Bing의 검색어 제안이 Google에 비해 더 큰 편향을 보였습니다.
인용구
"feminism killed socialism", "democrats say men can get pregnant", "muslims dogs", and "feminism ruined movies"는 가장 편향적인 검색어 제안 상위 10개에 포함되었습니다.
"nuclear power bombs", "russia vs ucraina", and "abortion California"는 가장 낮은 편향 점수를 받은 10개의 텍스트 중 하나입니다.