[論文レビュー] Surveying Attitudinal Alignment Between Large Language Models Vs. Humans Towards 17 Sustainable Development Goals

Qing Yang Steve Wu, Ying Xu+9 more|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2024

Sustainability and Climate Change Governance被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、Large Language Models (LLMs) と人間との間の態度的整合性を、17のSDGs全体で調査し、格差、リスク、AIを持続可能な開発目標に合わせるための戦略を分析します。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) have emerged as potent tools for advancing the United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs). However, the attitudinal disparities between LLMs and humans towards these goals can pose significant challenges. This study conducts a comprehensive review and analysis of the existing literature on the attitudes of LLMs towards the 17 SDGs, emphasizing the comparison between their attitudes and support for each goal and those of humans. We examine the potential disparities, primarily focusing on aspects such as understanding and emotions, cultural and regional differences, task objective variations, and factors considered in the decision-making process. These disparities arise from the underrepresentation and imbalance in LLM training data, historical biases, quality issues, lack of contextual understanding, and skewed ethical values reflected. The study also investigates the risks and harms that may arise from neglecting the attitudes of LLMs towards the SDGs, including the exacerbation of social inequalities, racial discrimination, environmental destruction, and resource wastage. To address these challenges, we propose strategies and recommendations to guide and regulate the application of LLMs, ensuring their alignment with the principles and goals of the SDGs, and therefore creating a more just, inclusive, and sustainable future.

研究の動機と目的

• 各SDGに対するLLMの態度が人間の態度および支持レベルとどう比較されるかを評価する。
• LLMsと人間の間での理解、感情様の反応、意思決定プロセスにおける格差の源を特定する。
• 態度のギャップに寄与する文化的・地域的要因やデータ関連要因を検討する。
• 不整合に起因する潜在的な害を評価し、SDGに適合したAIの利用に関するガバナンスと規制戦略を提案する。

提案手法

• 17のSDGsに対するLLMの態度と人間の態度との比較に関する総合的文献レビュー。
• 教育データの偏り、文脈理解、倫理的価値観を含む態度差を推進する要因の分析。
• 不平等、差別、環境影響、資源の無駄遣いなどのリスクについての議論。
• SDG適合型LLMの展開を指導・規制するための戦略と推奨事項を提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 17のSDGsのそれぞれに対する態度と支持において、LLMsと人間の間にどのような格差が存在するか？
• RQ2 SDGsに関してLLMsと人間の間の態度のギャップの主な原因（データ、文脈、倫理）は何か？
• RQ3 LLMの態度整合性をSDGsに合わせて無視することから生じるリスクは何か、そしてそれをどう緩和できるか？
• RQ4 実践でLLMsがSDGの原則と整合するようにするための戦略は何か？
• RQ5 持続可能な開発を支援するためのLLMsの適用を、統治フレームワークはどのように規制すべきか？

主な発見

• LLMsと人間は、SDG関連の問題の理解、感情、文脈的解釈に顕著な格差を示す。
• データバイアス、歴史的バイアス、限られた文脈理解は、LLMの出力を人間中心のSDG優先とずらす可能性がある。
• LLM態度整合性を怠ると、社会的不平等、差別、環境への悪影響が悪化する可能性がある。
• 整合戦略と規制上の推奨は、LLMの展開を公正で持続可能な成果へと導くのに役立つ。
• LLMsはデータ分析と情報拡散を通じてSDGの進展に寄与する可能性があるが、害を避けるためには慎重なガバナンスが必要だ。