The AI Gap: How Socioeconomic Status Affects Language Technology Interactions

要約

社会経済的地位（SES）は、大規模な言語モデル（LLM）のようなデジタルテクノロジーと、人々が互いにどのように相互作用し、最近相互作用するかに根本的に影響します。
以前の研究では、SESと言語技術の間の相互作用を強調していましたが、プロキシメトリックと合成データへの依存によって制限されていました。
私たちは、言語技術と生成AIの使用に関する多様な社会経済的背景から1,000人の個人を調査し、LLMとの以前の相互作用から6,482のプロンプトを収集します。
言語技術の使用（すなわち、頻度、実行されたタスク）、インタラクションスタイル、およびトピックにおいて、SESグループ間の体系的な違いがあります。
より高いSESは、より高いレベルの抽象化を伴い、より簡潔にリクエストを伝え、「包括性」や「旅行」などのトピックを伝えます。
より低いSESは、LLMSのより高い擬人化（「hello」と「noly you」を使用）およびより具体的な言語と相関しています。
私たちの調査結果は、生成言語技術が誰にとってもアクセスしやすくなっている一方で、社会経済的言語の違いは依然としてデジタル格差を悪化させるための使用を層別化していることを示唆しています。
これらの違いは、社会経済的要因に根ざしたさまざまな言語的ニーズに対応し、SESグループ全体のAIギャップを制限するために、言語技術の開発におけるSESを考慮することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Socioeconomic status (SES) fundamentally influences how people interact with each other and more recently, with digital technologies like Large Language Models (LLMs). While previous research has highlighted the interaction between SES and language technology, it was limited by reliance on proxy metrics and synthetic data. We survey 1,000 individuals from diverse socioeconomic backgrounds about their use of language technologies and generative AI, and collect 6,482 prompts from their previous interactions with LLMs. We find systematic differences across SES groups in language technology usage (i.e., frequency, performed tasks), interaction styles, and topics. Higher SES entails a higher level of abstraction, convey requests more concisely, and topics like ‘inclusivity’ and ‘travel’. Lower SES correlates with higher anthropomorphization of LLMs (using ”hello” and ”thank you”) and more concrete language. Our findings suggest that while generative language technologies are becoming more accessible to everyone, socioeconomic linguistic differences still stratify their use to exacerbate the digital divide. These differences underscore the importance of considering SES in developing language technologies to accommodate varying linguistic needs rooted in socioeconomic factors and limit the AI Gap across SES groups.

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