이 문서는 CC BY-NC-SA 4.0 DEED 라이센스에 따라 arxiv에서 볼 수 있습니다.   저자:  (1) 방예진, 홍콩과기대학교 인공지능연구센터(CAiRE);  (2) 이나연, 홍콩과기대학교 인공지능연구센터(CAiRE);  (3) Pascale Fung, 홍콩과기대학교 인공지능연구센터(CAiRE).  링크 표   초록 및 소개   관련된 일   접근하다   실험   결론   제한 사항, 윤리 선언문 및 참고 자료   A. 실험 세부사항   나. 생성 결과  6.1. 제한사항  이 연구는 벤치마크의 영어 기반 작업 설정을 준수한다는 점에서 제한됩니다. 분석은 미국과 영어의 정치적 이념으로 제한됩니다. 또한 BART 모델의 1024개 하위 토큰 입력 제한은 입력으로 포함될 수 있는 편향된 소스 기사의 수를 제한합니다. 이러한 제한은 잠재적으로 연구 결과의 범위에 영향을 주지만 자연어 처리 연구에서는 드문 일이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 향후 연구에서는 더 광범위한 정치적 이데올로기(미국 외 정치 이데올로기) 및 언어에 대한 대체 방법을 탐구하고 더 긴 입력 텍스트를 통합하여 더 포괄적인 범위의 원본 기사를 캡처함으로써 이러한 제한 사항을 해결함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.  6.2. 윤리성명서  프레임이 있는 편향된 기사는 특정 인물이나 집단, 주제에 대한 독자의 의견에 영향을 미쳐 양극화를 초래할 수 있기 때문에 광범위하게 연구되어 왔습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리 연구에서는 모델이 생성된 요약에서 프레이밍 편향을 줄일 수 있도록 통합할 수 있는 손실 함수를 도입하는 데 중점을 둡니다.  그러나 자동 기술은 광범위한 영향을 신중하게 고려하여 개발하지 않으면 의도하지 않은 부정적인 결과를 초래할 수도 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기계 학습 모델은 출력에 편향을 도입하여 알려진 소스 편향을 다른 형태의 편향으로 대체할 수 있습니다(Lee et al., 2022). 이러한 위험을 완화하기 위해 Lee et al. (2022)은 자동으로 생성된 중립 요약과 함께 원본 기사에 대한 명시적인 언급을 포함할 것을 제안했습니다. 또한, 우리의 작업은 인간이 생성한 기사에서 프레이밍 편견을 제거하는 것을 목표로 하고 있지만, 생성 모델의 잘 알려진 문제인 세대의 환각 가능성이 있습니다(Ji et al., 2023). 따라서 이러한 자동 기술을 실제 사용 사례에 구현하려면 가드레일(예: 소스 참조 제공)을 갖추는 것이 중요합니다.  이러한 어려움에도 불구하고 우리 연구는 사회의 양극화를 줄이기 위해 인간이 만들어낸 프레이밍 편견을 완화하려는 노력에 기여할 수 있습니다. 사용 사례 중 하나는 프레이밍 편견 없이 다중 뷰 합성 기사를 제공하는 과정에서 인간 전문가를 돕는 것입니다. 더 넓은 사회적 영향 측면에서 우리의 작업이 온라인 사용자가 온라인에서 더 양극화된 정보에 액세스하는 데 도움이 되기를 바랍니다.  6.3. 참고자료  2021. 센터 – "센터" 미디어 편견 등급은 무엇을 의미합니까?  라미 발리, 조반니 다 산 마르티노, 제임스 글래스, 프레슬라프 나코프. 2020. 우리는 당신의 편견을 탐지할 수 있습니다: 뉴스 기사의 정치적 이데올로기를 예측합니다. 2020년 EMNLP(자연어 처리의 경험적 방법에 관한 회의) 진행 과정, 4982~4991페이지, 온라인. 전산언어학협회.  Adriana Beratšová, Kristína Krchová, Nikola Gažová, Michal Jirásek. 2016. 프레이밍 및 편견: 최근 연구 결과에 대한 문헌 검토. 중앙 유럽 경영 저널, 3(2).  데니스 종(Dennis Chong)과 제임스 N 드럭만(James N Druckman). 2007. 프레이밍 이론. 아누. 폴리트 목사. Sci., 10:103–126.  로버트 M 엔트먼. 2002. 프레이밍: 분열된 패러다임의 명확화를 향하여. 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