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title: "Divergenz: Multilingual Prompting for Improving LLM Generation Diversity"
type: divergenz
pattern: Keyword-Inklusion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 282
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: Multilingual Prompting for Improving LLM Generation Diversity

**Paper:** Wang (2025)
**Paper-ID:** 282

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies |  | Nein | **X** |
| Generative_KI |  | Nein | **X** |
| Prompting |  | Nein | **X** |
| KI_Sonstige |  | Ja | **X** |
| Soziale_Arbeit |  | Nein | **X** |
| Bias_Ungleichheit |  | Ja | **X** |
| Gender |  | Ja | **X** |
| Diversitaet |  | Ja | **X** |
| Feministisch |  | Ja | **X** |
| Fairness |  | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Das Paper erfüllt beide Bedingungen: TECHNIK_OK (KI_Sonstige: Ja - behandelt AI-Systeme im Allgemeinen), SOZIAL_OK (Bias_Ungleichheit, Gender, Diversitaet, Feministisch, Fairness alle Ja). Explizit feministische Arbeit (D'Ignazio ist Autorin von Data Feminism), intersektionale Perspektive auf KI-Systeme, Fokus auf ungleiche Machtbeziehungen und Gerechtigkeit. Substantielle Behandlung aller relevanten Kategorien.

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Keyword-Inklusion

**Begruendung:** Das LLM hat die Keywords 'Diversity', 'Bias', 'Gender' im Titel erkannt und automatisch relevante Kategorien aktiviert, ohne zu prüfen, ob das Paper tatsächlich eine substantielle sozialwissenschaftliche oder feministische Analyse bietet oder nur oberflächlich diese Begriffe behandelt. Der Titel verspricht eine rein technische Studie zu Prompting-Techniken, nicht eine kritische Auseinandersetzung mit sozialen Implikationen.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate

