とで実現されたものであるため、対象言語圏におけ大規模言語モデル(LLM)を多言語対応するためる文化や社会的規範が考慮されていない。加えて、には、あらゆる入力言語において社会的バイアスをフランス語・ドイツ語・オランダ語といった英語圏抑制することが求められるが、全言語を対象としたに近しい文化・社会的規範を有する言語を評価対象ラベル付き学習・評価データを整備するのは容易でとしており、文化の違いの影響が限定的な設定であはない。本研究では、非英語言語へのバイアス抑制る。本稿では、対象言語圏の文化や社会規範を考慮における英語のラベル付きデータが担う役割を検証して作成されたアジア圏言語のバイアス評価データする。日本語を含むアジア圏言語を対象とした評価セット(e.g.,JBBQ[5])を基盤に議論を行う。実験では、英語のラベル付きデータを学習データと本稿では、非英語言語を対象にした社会的バイアして単に流用するだけでは、多言語バイアス抑制効ス抑制において、英語のラベル付けデータにどのよ果は限定的であることを示す。追加分析と併せて、うな価値や役割があるのかを明らかにする（3節）。ラベル付き学習データが対象言語の表層や文化を反まず、英語データを用いてバイアス抑制を行った映したものであることの必要性を示唆する。LLMを非英語言語圏のベンチマークで評価するこ注意:本論文には不快な表現が一部含まれます。とで、評価対象の言語における文化や表層を考慮することの必要性を検証する。次に、英語データを評

価対象言語へ機械翻訳したデータを用いてバイアス大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）抑制を行い、評価することで、評価対象言語におけの技術発展にともない、多言語にわたる運用が期待る表層を考慮することの価値を明らかにする。されるようになった。一方で、社会的バイアスを反評価LLMをLlama-3.1-8B-Instructに設定し、評価映した文章の生成は、LLMの利用をあらゆる言語言語を日本語、韓国語、中国語に設定した評価実験圏へ拡大していく上で深刻な課題の一つである。を行った（4節）。英語のラベル付きデータを単純LLMの社会的バイアスを抑制するための有用なに流用するだけでも、他言語圏の文化や社会的規範方法論の一つに、ラベル付きデータを用いてどのよを考慮することが必要なJBBQ等のベンチマークにうなテキストがバイアスを含んでいるか否かを学習おいて一定バイアス抑制効果を確認することがでさせる方法がある[1,2]。しかし、全言語に対してきた。加えて、情報量は変えずに、英語のラベル付バイアス関連のラベル付きデータセットを整備するきデータの表層を評価対象言語に変更（翻訳）することは難しい。そのため、英語などのデータが充実だけで、一部の言語やカテゴリについては、バイアしている言語を対象としたラベル付きデータを、他ス抑制効果を底上げできることがわかった。分析での言語環境におけるバイアス抑制に転用できるかどは、ラベル付きデータの数を増やすことの有用性うか検討することには実務的・学術的価値がある。や、解きたい事例のタイプに沿ったラベル付きデー単言語のバイアス抑制手法の適用が、他言語環境タを利用することが重要であること、および評価におけるバイアス抑制効果を誘導するかを調べた研LLMによって課題となる社会的バイアスカテゴリ究がある[3]。しかし、彼らの評価データは、英語のが異なることを示した。―2826―.