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Do Biased Models Have Biased Thoughts?

Created by
  • Haebom

저자

Swati Rajwal, Shivank Garg, Reem Abdel-Salam, Abdelrahman Zayed

개요

본 논문은 최근 주목받고 있는 Chain-of-Thought 프롬프팅 기법을 이용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 공정성 문제를 연구합니다. 성별, 인종, 사회경제적 지위, 외모, 성적 지향 등 다양한 편향이 존재하는 LLM의 출력뿐 아니라, Chain-of-Thought 프롬프팅을 통해 모델의 내부적인 사고 과정(thinking steps)까지 분석하여 편향의 존재 여부와 그 정도를 측정합니다. 5개의 인기 있는 LLM을 대상으로 11가지 편향을 정량적으로 분석한 결과, 모델의 사고 과정에서의 편향과 최종 출력의 편향 간에는 높은 상관관계가 없음을 발견하였습니다 (상관계수 0.6 미만, p-value < 0.001). 즉, 인간과 달리 편향된 결정을 내리는 모델이 항상 편향된 사고 과정을 가지는 것은 아님을 시사합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 편향성 연구에 Chain-of-Thought 프롬프팅 기법을 활용하여 모델의 내부적 사고 과정을 분석하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.
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LLM의 출력 편향과 내부 사고 과정의 편향 간의 상관관계가 낮다는 것을 밝혀냄으로써, 기존의 편향 해결 방식에 대한 새로운 시각을 제공합니다.
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인간과 LLM의 편향 발생 메커니즘의 차이를 보여줌으로써, LLM의 편향 문제 해결을 위한 새로운 전략 수립에 기여할 수 있습니다.
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한계점:
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분석에 사용된 LLM의 종류와 편향 유형이 제한적일 수 있습니다.
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Chain-of-Thought 프롬프팅을 통해 드러나는 사고 과정이 실제 모델의 내부 동작을 완벽하게 반영하는지에 대한 검증이 필요합니다.
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상관관계가 낮다고 해서 인과관계가 없는 것은 아니므로, 출력 편향과 사고 과정 편향 간의 관계에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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0.6 미만의 상관관계가 무시할 수 있을 정도로 낮은지에 대한 추가적인 분석이 필요합니다.
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