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文脈内学習による政治イデオロギーを持つLLMエージェントの生成
https://doi.org/10.20729/0002009092
https://doi.org/10.20729/0002009092d571b6cd-ec91-473b-80bf-744614ac0aa7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL6704020.pdf (879.1 KB)
2028年4月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, 論文誌:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-04-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | 文脈内学習による政治イデオロギーを持つLLMエージェントの生成 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Generation of LLM Agents with Political Ideologies through In-Context Learning | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | [一般論文（推薦論文）] 大規模言語モデル，エコーチェンバー，フィルターバブル，LLMエージェント | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||
| ID登録 | ||||||||||
| ID登録 | 10.20729/0002009092 | |||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||
| 著者名 |
植田,雄士
× 植田,雄士
× 諏訪,博彦
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| 著者名(英) |
Yuji Ueda
× Yuji Ueda
× Hirohiko Suwa
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | SNSの普及および推薦アルゴリズムの高度化にともない，ユーザーは自己の価値観と類似した情報のみに接触する傾向が強まり，結果として閉鎖的な情報空間が形成されやすくなっている．このような情報空間は，政治的分極化や過激化を助長する温床になる可能性が高い．このような情報空間の閉鎖性を緩和するための1つの方策として，異なる政治イデオロギーを持つ他者との接触やフィルターバブルなどの閉鎖的な情報空間の疑似体験が指摘されているが，これらの機会を実際に持つことは難しい．これらの機会を疑似的に再現する手段として様々な政治イデオロギーを有する大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）エージェントが有望視されている．本研究では，このようなLLMエージェントの生成可能性を検討するために，政治イデオロギーを経済的価値観と社会的価値観の2軸から定義し，文脈内学習（In-Context Learning; ICL）を行うことで，様々なイデオロギーをLLMに付与する手法を提案する．提案手法の有効性を確認するために実験を行った結果，対象とする政治イデオロギー（[経済イデオロギー, 社会イデオロギー]）として[極左, 極左]，[極右, 極左]のエージェントを生成できることを確認している．また，[極左, 極右]および[極右, 極右]のエージェントの生成が困難であることを明らかにしている． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | With the widespread use of social networking services (SNS) and the advancement of recommendation algorithms, users are increasingly exposed only to information that aligns with their own values. As a result, closed information spaces are more likely to form. Such environments can easily become a breeding ground for political polarization and radicalization. One proposed approach to mitigating the closed nature of these information spaces is to provide opportunities for users to engage with others who hold different political ideologies or to experience phenomena such as filter bubbles. However, it is often difficult to have such experiences in practice. As a means to simulate these opportunities, large language model (LLM) agents embodying diverse political ideologies have recently been attracting attention. In this study, we explore the feasibility of generating such LLM agents by defining political ideology along two axes―economic values and social values―and by employing in-context learning (ICL) to endow LLMs with various ideological perspectives. Experimental results demonstrate that our proposed method can generate agents representing specific political ideologies, such as [Extremely left-wing, Extremely left-wing] and [Extremely right-wing, Extremely left-wing]. Meanwhile, it was found that generating agents corresponding to [Extremely left-wing, Extremely right-wing] and [Extremely right-wing, Extremely right-wing] ideologies remains challenging. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 67, 号 4, p. 895-904, 発行日 2026-04-15 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||||
| 公開者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
