Probing Explicit and Implicit Gender Bias through LLM Conditional Text Generation

📄 arXiv: 2311.00306v1 📥 PDF

作者: Xiangjue Dong, Yibo Wang, Philip S. Yu, James Caverlee

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-01

备注: Accepted in Socially Responsible Language Modelling Research (SoLaR) 2023 at NeurIPS 2023; the first two authors contribute equally

💡 一句话要点

提出无预定义性别短语的条件文本生成机制以探测性别偏见

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 性别偏见 大型语言模型 条件文本生成 隐性偏见 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的性别偏见评估方法依赖于预定义的性别短语，难以全面评估隐性偏见。
  2. 本文提出了一种新的条件文本生成机制，能够在没有性别相关语言的情况下探测性别偏见。
  3. 实验结果显示，所有测试的LLMs均存在显性或隐性性别偏见，且模型规模的增加未必改善公平性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）可能生成带有偏见和有毒的回应。然而，现有的性别偏见评估方法通常依赖于预定义的性别相关短语或刻板印象，这些方法难以全面收集且仅限于显性偏见的评估。本文提出了一种无需预定义性别短语和刻板印象的条件文本生成机制，通过三种不同策略生成的输入来探测LLMs，旨在展示LLMs中的显性和隐性性别偏见。实验结果表明，模型规模的增加并不总是能提高公平性，所有测试的LLMs都表现出显性和/或隐性性别偏见，即使输入中缺乏显性性别刻板印象。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有性别偏见评估方法的局限性，特别是对隐性偏见的探测不足。现有方法依赖于预定义的性别短语，导致评估的局限性和偏见的遗漏。

核心思路：论文提出了一种条件文本生成机制，通过生成不同类型的输入来探测LLMs中的显性和隐性性别偏见，而无需依赖于预定义的性别短语或刻板印象。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：输入生成模块、条件文本生成模块和偏见评估模块。输入生成模块通过三种不同策略生成输入，条件文本生成模块利用这些输入生成响应，偏见评估模块则使用显性和隐性评估指标来分析生成的文本。

关键创新：最重要的创新点在于提出了一种无预定义性别短语的探测机制，能够有效识别LLMs中的隐性性别偏见，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，使用了多种输入生成策略，并结合显性和隐性评估指标来全面评估性别偏见。模型的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以确保评估的准确性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所有测试的LLMs均存在显性或隐性性别偏见，且模型规模的增加并未显著改善公平性。这一发现强调了在没有显性性别刻板印象的情况下，LLMs仍可能产生偏见，值得进一步关注。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、社交媒体内容审核和人机交互等。通过更全面地评估和减少性别偏见，能够提升AI系统的公平性和用户体验，具有重要的社会价值和实际影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) can generate biased and toxic responses. Yet most prior work on LLM gender bias evaluation requires predefined gender-related phrases or gender stereotypes, which are challenging to be comprehensively collected and are limited to explicit bias evaluation. In addition, we believe that instances devoid of gender-related language or explicit stereotypes in inputs can still induce gender bias in LLMs. Thus, in this work, we propose a conditional text generation mechanism without the need for predefined gender phrases and stereotypes. This approach employs three types of inputs generated through three distinct strategies to probe LLMs, aiming to show evidence of explicit and implicit gender biases in LLMs. We also utilize explicit and implicit evaluation metrics to evaluate gender bias in LLMs under different strategies. Our experiments demonstrate that an increased model size does not consistently lead to enhanced fairness and all tested LLMs exhibit explicit and/or implicit gender bias, even when explicit gender stereotypes are absent in the inputs.