Protected group bias and stereotypes in Large Language Models
作者: Hadas Kotek, David Q. Sun, Zidi Xiu, Margit Bowler, Christopher Klein
分类: cs.CY, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-03-21
💡 一句话要点
研究大型语言模型中的保护群体偏见与刻板印象
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 保护群体偏见 伦理与公平性 社会刻板印象 内容生成
📋 核心要点
- 当前大型语言模型在生成内容时存在明显的保护群体偏见，尤其是在性别和性取向方面。
- 本文通过两部分研究，分析模型对不同保护群体的职业描述和故事生成，揭示其偏见和刻板印象。
- 实验结果显示，模型不仅反映社会偏见，还可能放大这些偏见，且在处理保护群体时表现得过于谨慎。
📝 摘要（中文）
随着现代大型语言模型（LLMs）在多个领域打破许多最先进的基准，本文研究了它们在伦理和公平性领域的表现，特别关注保护群体偏见。我们进行了两部分研究：首先，征集描述不同保护群体个体职业的句子续写；其次，让模型生成关于不同职业个体的故事。我们收集了超过1万条句子完成，并进行了人工标注。研究发现，模型在性别和性取向等领域存在偏见，且似乎在放大这些偏见。此外，模型在涉及保护群体的查询时表现得过于谨慎，强调多样性和公平性，导致其他群体特征被掩盖。这表明，人工限制潜在有害输出可能会导致新的问题，需谨慎控制。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时存在的保护群体偏见问题。现有方法未能有效识别和控制这些偏见，导致生成内容反映和放大社会刻板印象。
核心思路：通过对模型生成的句子和故事进行系统性分析，揭示其在性别、性取向等领域的偏见，进而提出改进建议，以减少潜在的有害输出。
技术框架：研究分为两部分：第一部分为句子续写，涉及不同保护群体的职业描述；第二部分为故事生成，聚焦不同职业个体的叙述。数据收集后进行人工标注，以评估模型生成内容的偏见程度。
关键创新：本研究的创新在于系统性地分析和量化大型语言模型在处理保护群体时的偏见，揭示其不仅反映社会偏见，还可能放大这些偏见的现象。
关键设计：在实验中，使用了超过1万条句子完成，并通过人类标注进行偏见评估，重点关注性别和性取向的表现，设计了相应的评估标准以确保结果的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，模型在性别和性取向方面存在显著偏见，且在处理保护群体时表现出过度谨慎的倾向。具体而言，模型生成的内容在强调多样性和公平性方面过于突出，导致其他特征被忽视。这一发现对AI伦理和公平性研究具有重要意义。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括人工智能伦理、内容生成系统和社会科学研究。通过识别和减少语言模型中的偏见，可以提升其在多样性和公平性方面的表现，促进更包容的技术发展。未来，这一研究可能影响政策制定和技术标准的建立，以确保AI系统的公平性和伦理性。
📄 摘要（原文）
As modern Large Language Models (LLMs) shatter many state-of-the-art benchmarks in a variety of domains, this paper investigates their behavior in the domains of ethics and fairness, focusing on protected group bias. We conduct a two-part study: first, we solicit sentence continuations describing the occupations of individuals from different protected groups, including gender, sexuality, religion, and race. Second, we have the model generate stories about individuals who hold different types of occupations. We collect >10k sentence completions made by a publicly available LLM, which we subject to human annotation. We find bias across minoritized groups, but in particular in the domains of gender and sexuality, as well as Western bias, in model generations. The model not only reflects societal biases, but appears to amplify them. The model is additionally overly cautious in replies to queries relating to minoritized groups, providing responses that strongly emphasize diversity and equity to an extent that other group characteristics are overshadowed. This suggests that artificially constraining potentially harmful outputs may itself lead to harm, and should be applied in a careful and controlled manner.