The Generation Gap: Exploring Age Bias in the Value Systems of Large Language Models

📄 arXiv: 2404.08760v4 📥 PDF

作者: Siyang Liu, Trish Maturi, Bowen Yi, Siqi Shen, Rada Mihalcea

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-12 (更新: 2024-10-15)

备注: 5 pages

期刊: The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

探讨大型语言模型中的年龄偏见及其价值观差异

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

关键词: 年龄偏见 大型语言模型 价值观分析 社会科学 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在价值观表达上存在明显的年龄偏见，尤其是对年轻群体的倾向性较强。
  2. 论文通过分析世界价值观调查数据，设计多样化的提示，旨在探讨不同年龄群体的价值观一致性。
  3. 研究结果表明，LLMs在不同价值类别中对年轻群体的偏向性存在差异，并揭示了减轻这种偏见的挑战。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在不同年龄群体中的价值观一致性，利用来自世界价值观调查的数据，涵盖十三个类别。通过设计多样化的提示以确保响应的稳健性，我们发现LLMs的价值观普遍倾向于年轻人群，尤其是与美国人口相比。尽管观察到一般倾向，但不同价值类别之间的倾向差异也很明显。此外，我们还探讨了在提示中加入年龄身份信息的影响，并观察到在不同年龄群体中减轻价值观差异的挑战。我们的发现突显了LLMs中的年龄偏见，并为未来的研究提供了见解。相关材料可在 https://github.com/MichiganNLP/Age-Bias-In-LLMs 获取。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在不同年龄群体中的价值观偏见问题，现有方法未能充分考虑年龄因素对模型输出的影响。

核心思路：通过引入来自世界价值观调查的数据，设计多样化的提示以确保模型响应的稳健性，从而分析不同年龄群体的价值观差异。

技术框架：研究首先收集和整理世界价值观调查的数据，然后设计多样化的提示，最后通过模型生成的响应进行分析，比较不同年龄群体的价值观表现。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地探讨了年龄偏见在LLMs中的表现，并通过不同价值类别的分析揭示了偏见的复杂性，超越了以往仅关注单一年龄群体的研究。

关键设计：在提示设计中，考虑了年龄身份信息的引入，并通过多样化的提示确保了响应的多样性和稳健性，进而分析了不同年龄群体的价值观差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在价值观表达上对年轻群体的倾向性显著，尤其在某些价值类别中表现出明显差异。通过对比分析，发现不同提示设计对模型输出的影响，揭示了减轻年龄偏见的挑战。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学研究、教育技术和人机交互等。通过理解大型语言模型中的年龄偏见，可以为模型的改进提供指导，确保其在不同年龄群体中的公平性和有效性，进而提升其在实际应用中的价值和影响力。

📄 摘要（原文）

We explore the alignment of values in Large Language Models (LLMs) with specific age groups, leveraging data from the World Value Survey across thirteen categories. Through a diverse set of prompts tailored to ensure response robustness, we find a general inclination of LLM values towards younger demographics, especially when compared to the US population. Although a general inclination can be observed, we also found that this inclination toward younger groups can be different across different value categories. Additionally, we explore the impact of incorporating age identity information in prompts and observe challenges in mitigating value discrepancies with different age cohorts. Our findings highlight the age bias in LLMs and provide insights for future work. Materials for our analysis are available at \url{ https://github.com/MichiganNLP/Age-Bias-In-LLMs}