Born With a Silver Spoon? Investigating Socioeconomic Bias in Large Language Models
作者: Smriti Singh, Shuvam Keshari, Vinija Jain, Aman Chadha
分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-16 (更新: 2024-12-19)
💡 一句话要点
提出SilverSpoon数据集以研究大型语言模型中的社会经济偏见
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社会经济偏见 大型语言模型 伦理判断 数据集构建 模型评估 自然语言处理 AI伦理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理社会经济偏见时，普遍缺乏对弱势群体的同情理解，导致模型输出可能加剧社会不平等。
- 本文提出了SilverSpoon数据集，包含3000个样本，通过双重标注方案评估大型语言模型的社会经济偏见程度。
- 实验结果表明，大型语言模型在不同情境下普遍无法表现出对社会经济弱势群体的同情，揭示了模型的局限性。
📝 摘要（中文）
社会经济偏见在社会中加剧了不平等，影响了个体基于经济和社会背景的机会和资源获取。本文研究了大型语言模型中是否存在社会经济偏见。为此，我们引入了一个新数据集SilverSpoon，包含3000个样本，展示了在特定情境下，弱势群体因环境而采取伦理模糊行为的假设场景，并探讨这些行为是否在伦理上合理。该数据集采用双重标注方案，由不同社会经济背景的人进行注释。通过SilverSpoon，我们评估了大型语言模型中表现出的社会经济偏见程度及其与模型规模的关系，并进行了定性分析。结果显示，尽管人们对何种情境需要对弱势群体表现同情存在分歧，但大多数大型语言模型在任何情况下都无法对社会经济弱势群体表现出同情。我们将SilverSpoon及评估工具公开，以促进该领域的进一步研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型中存在的社会经济偏见问题，现有方法未能有效识别和处理这一偏见，导致模型输出的不公正性。
核心思路：通过引入SilverSpoon数据集，展示弱势群体在特定情境下的伦理困境，评估模型在这些情境中的表现，从而揭示其偏见程度。
技术框架：整体流程包括数据集构建、模型训练与评估，主要模块包括数据标注、模型推理和结果分析。
关键创新：SilverSpoon数据集的构建及其双重标注机制是本研究的核心创新，能够更全面地反映不同社会经济背景下的伦理判断。
关键设计：数据集包含3000个样本，采用双重标注，确保不同背景的标注者对情境的理解和判断差异，增强了数据集的代表性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，大型语言模型在面对社会经济弱势群体的情境时，普遍无法表现出同情，且不同模型之间的偏见程度差异不大。这一发现强调了当前模型在伦理判断上的局限性，呼吁对模型进行更深入的社会责任审视。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社会科学研究和伦理AI开发。通过识别和减少语言模型中的社会经济偏见，可以促进更公平的技术应用，推动社会的包容性进步。
📄 摘要（原文）
Socioeconomic bias in society exacerbates disparities, influencing access to opportunities and resources based on individuals' economic and social backgrounds. This pervasive issue perpetuates systemic inequalities, hindering the pursuit of inclusive progress as a society. In this paper, we investigate the presence of socioeconomic bias, if any, in large language models. To this end, we introduce a novel dataset SilverSpoon, consisting of 3000 samples that illustrate hypothetical scenarios that involve underprivileged people performing ethically ambiguous actions due to their circumstances, and ask whether the action is ethically justified. Further, this dataset has a dual-labeling scheme and has been annotated by people belonging to both ends of the socioeconomic spectrum. Using SilverSpoon, we evaluate the degree of socioeconomic bias expressed in large language models and the variation of this degree as a function of model size. We also perform qualitative analysis to analyze the nature of this bias. Our analysis reveals that while humans disagree on which situations require empathy toward the underprivileged, most large language models are unable to empathize with the socioeconomically underprivileged regardless of the situation. To foster further research in this domain, we make SilverSpoon and our evaluation harness publicly available.