A Group Fairness Lens for Large Language Models

📄 arXiv: 2312.15478v2 📥 PDF

作者: Guanqun Bi, Yuqiang Xie, Lei Shen, Yanan Cao

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-24 (更新: 2025-12-03)

备注: Accepted to EMNLP 2025 Findings

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GFAIR数据集与GF-THINK方法，从群体公平视角评估与缓解大语言模型偏见

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

关键词: 大语言模型 群体公平 偏见缓解 思维链 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有LLM偏见评估方法缺乏对社会群体间公平性的系统性考察，导致评估结果不够全面。
  2. 提出GFAIR数据集与GF-THINK方法，前者用于评估，后者通过思维链方式缓解LLM的偏见。
  3. 实验表明，GF-THINK方法能有效缓解LLM在GFAIR数据集上的偏见，提升群体公平性。

📝 摘要（中文）

评估大型语言模型（LLMs）的偏见和公平性至关重要，但目前的评估往往过于狭隘，缺乏对广泛类别视角的考察。本文提出从群体公平的角度评估LLMs的偏见和公平性，并使用一种新颖的层次结构来表征不同的社会群体。具体来说，我们构建了一个数据集GFAIR，其中包含了跨多个维度的目标-属性组合。此外，我们引入了陈述组织（statement organization），这是一种新的开放式文本生成任务，旨在揭示LLMs中复杂的偏见。对流行LLMs的广泛评估揭示了其固有的安全问题。为了从群体公平的角度缓解LLMs的偏见，我们率先提出了一种新颖的思维链方法GF-THINK。实验结果表明，该方法在缓解LLMs的偏见和实现公平性方面是有效的。我们的数据集和代码可在https://github.com/surika/Group-Fairness-LLMs 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在生成文本时可能存在偏见，这些偏见会影响不同社会群体的公平性。现有的评估方法往往只关注特定类型的偏见，缺乏对不同社会群体之间公平性的系统性评估，也缺乏有效的缓解策略。因此，需要一种更全面的评估方法和有效的缓解策略，以确保LLMs在生成文本时能够公平地对待不同的社会群体。

核心思路：本文的核心思路是从群体公平的角度出发，构建一个包含多个维度社会群体的数据集，并设计一种思维链方法来缓解LLMs的偏见。通过构建包含目标-属性组合的数据集，可以更全面地评估LLMs在不同社会群体上的表现。通过思维链方法，可以引导LLMs在生成文本时更加关注公平性，从而缓解偏见。

技术框架：该研究的技术框架主要包括两个部分：GFAIR数据集的构建和GF-THINK方法的提出。GFAIR数据集是一个包含多个维度社会群体的数据集，用于评估LLMs的偏见。GF-THINK方法是一种思维链方法，用于缓解LLMs的偏见。该方法通过引导LLMs在生成文本时更加关注公平性，从而缓解偏见。

关键创新：该研究的关键创新点在于：1) 提出了从群体公平的角度评估LLMs的偏见；2) 构建了一个包含多个维度社会群体的数据集GFAIR；3) 提出了一种新颖的思维链方法GF-THINK来缓解LLMs的偏见。与现有方法相比，该研究更全面地评估了LLMs的偏见，并提出了一种更有效的缓解策略。

关键设计：GFAIR数据集的关键设计在于其层次化的社会群体分类体系，以及目标-属性组合的构建方式。GF-THINK方法的关键设计在于其思维链的构建方式，通过引导LLMs逐步思考与公平性相关的问题，从而缓解偏见。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的GF-THINK方法能够有效缓解LLMs在GFAIR数据集上的偏见，提升群体公平性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要在论文正文中查找。该研究为评估和缓解LLMs的偏见提供了一种新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。通过使用GFAIR数据集评估LLMs的偏见，并使用GF-THINK方法缓解偏见，可以提高LLMs的公平性，避免对特定社会群体造成歧视。这有助于构建更加公平、公正的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

The need to assess LLMs for bias and fairness is critical, with current evaluations often being narrow, missing a broad categorical view. In this paper, we propose evaluating the bias and fairness of LLMs from a group fairness lens using a novel hierarchical schema characterizing diverse social groups. Specifically, we construct a dataset, GFAIR, encapsulating target-attribute combinations across multiple dimensions. Moreover, we introduce statement organization, a new open-ended text generation task, to uncover complex biases in LLMs. Extensive evaluations of popular LLMs reveal inherent safety concerns. To mitigate the biases of LLMs from a group fairness perspective, we pioneer a novel chainof-thought method GF-THINK to mitigate biases of LLMs from a group fairness perspective. Experimental results demonstrate its efficacy in mitigating bias and achieving fairness in LLMs. Our dataset and codes are available at https://github.com/surika/Group-Fairness-LLMs.