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Is It Bad to Work All the Time? Cross-Cultural Evaluation of Social Norm Biases in GPT-4

Created by
  • Haebom

저자

Zhuozhuo Joy Liu, Farhan Samir, Mehar Bhatia, Laura K. Nelson, Vered Shwartz

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 서구 또는 북미 문화의 가치에 부합하는 경향이 있음을 보여주는 기존 연구들을 검토합니다. 기존 연구는 주로 설문조사를 통해 가치관을 직접적으로 조사하는 방식을 사용했지만, 실제 상황에서 LLM이 일관되게 그러한 가치관을 적용할 것이라고 확신하기는 어렵습니다. 따라서 본 논문은 하향식 접근 방식 대신 상향식 접근 방식을 취하여, 다양한 문화의 이야기 속 문화적 규범에 대해 LLM이 추론하도록 합니다. GPT-4를 사용한 실험 결과, GPT-4는 문화 특유의 규범을 생성하는 데 어려움을 보이며, 비록 명시적으로 고정관념을 생성하지는 않지만, 고정관념이 숨겨져 있을 뿐 완전히 제거되지는 않음을 발견했습니다. 이러한 고정관념은 쉽게 드러낼 수 있다는 점을 지적합니다. 따라서 다양한 사용자에게 공정하게 서비스를 제공하는 LLM을 개발하기 위해서는 이러한 문제를 해결하는 것이 중요하다고 주장합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM이 서구 중심적인 가치관에 치우쳐 있음을 실제 사례를 통해 보여줌으로써, LLM의 문화적 편향 문제를 명확히 제시합니다.
LLM의 문화적 편향은 단순히 명시적인 고정관념이 아닌, 숨겨진 형태로 존재할 수 있음을 밝힙니다.
다양한 문화적 배경을 고려한 공정하고 포괄적인 LLM 개발의 필요성을 강조합니다.
한계점:
GPT-4 하나의 모델만을 사용하여 연구를 진행했으므로, 다른 LLM 모델에 대한 일반화 가능성이 제한적입니다.
사용된 데이터셋과 평가 방식에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
문화적 규범에 대한 정의 및 판단이 주관적일 수 있으며, 이로 인해 연구 결과의 해석에 어려움이 있을 수 있습니다.
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