LLMの意思決定におけるバイアス：深刻な問題

大規模言語モデル（LLM）は、採用、医療、法律などのデリケートな分野でますます使用されていますが、意思決定プロセスにおける固有のバイアスは深刻な懸念事項です。研究によると、LLMの出力が、プロンプトエンジニアリング、質問の言い回し、ラベルのデザインの影響を受けやすく、位置バイアス、フレーミング効果、アンカリングバイアスなど、人間と同様の認知バイアスを示すことが明らかになっています。この記事では、実験データを用いてこれらのバイアスを明らかにし、ラベルの中立化、順序の変更、プロンプトの検証、スコアリングメカニズムの最適化、より堅牢なランキング手法の採用、分類スキームの設計とストレステスト、モデルポートフォリオの戦略的な選定と多様化、温度と繰り返しを用いた分散への対処（体系的なバイアスではない）、人間の基準の批判的評価、コンセンサス/アンサンブルへの慎重なアプローチなど、軽減戦略を提案しています。最終的に、この記事は、ハイステークスのアプリケーションにおいてLLMのバイアスを理解し、軽減することの重要性を強調し、公平で信頼できる意思決定を保証しています。