Spot the BlindSpots: Systematic Identification and Quantification of Fine-Grained LLM Biases in Contact Center Summaries

📄 arXiv: 2508.13124v1 📥 PDF

作者: Kawin Mayilvaghanan, Siddhant Gupta, Ayush Kumar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-18

💡 一句话要点

提出BlindSpot框架以识别和量化联络中心摘要中的操作偏见

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

关键词: 操作偏见 大型语言模型 抽象摘要 偏见识别 量化分析 客户服务 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有方法未能系统性识别和量化联络中心摘要中的操作偏见，导致生成内容可能存在偏差。
  2. 本文提出BlindSpot框架，通过15个操作偏见维度的分类法，利用LLM进行偏见识别和量化。
  3. 实证研究表明，2500个通话记录的分析结果显示，所有评估的LLM模型均存在系统性偏见，影响摘要质量。

📝 摘要（中文）

抽象摘要是联络中心的核心应用，大型语言模型（LLMs）每天生成数百万个通话记录的摘要。尽管其表面质量良好，但LLMs是否系统性地对特定方面的关注不足或过度仍不明确，可能引入生成摘要的偏见。以往研究主要关注社会和位置偏见，而与联络中心操作相关的特定偏见形式（称为操作偏见）尚未得到探讨。为填补这一空白，本文提出了BlindSpot框架，基于15个操作偏见维度的分类法，识别和量化这些偏见。BlindSpot利用LLM作为零样本分类器，推导出每个偏见维度在通话记录和摘要对中的分类分布，并通过忠实度差（JS散度）和覆盖率（源标签遗漏百分比）两个指标量化偏见。通过BlindSpot，我们对2500个真实通话记录及其由20种不同规模和类型的LLM生成的摘要进行了实证研究，结果显示偏见在所有评估模型中都是系统性的，无论其规模或类型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联络中心摘要中存在的操作偏见问题，现有方法未能有效识别和量化这些偏见，导致生成的摘要可能存在信息失真和偏差。

核心思路：论文提出BlindSpot框架，通过构建15个操作偏见维度的分类法，利用大型语言模型作为零样本分类器，识别和量化偏见，从而提高摘要的质量和可靠性。

技术框架：BlindSpot框架的整体架构包括数据输入（通话记录和摘要）、偏见识别模块（使用LLM进行分类）、偏见量化模块（计算忠实度差和覆盖率）以及结果输出模块（生成偏见分析报告）。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了操作偏见的概念，并通过系统的分类法和量化指标，填补了以往研究的空白，提供了一种新的分析工具。

关键设计：在技术细节上，BlindSpot使用了JS散度作为忠实度差的计算方法，并通过覆盖率指标评估源标签的遗漏情况，确保偏见量化的准确性和有效性。通过对20种不同LLM的评估，验证了框架的普适性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用BlindSpot框架分析的2500个通话记录中，所有20种LLM模型均存在系统性偏见，忠实度差的JS散度和覆盖率指标的量化结果揭示了偏见的普遍性和严重性，为后续改进提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括客户服务、自动化摘要生成和内容审核等。通过识别和量化操作偏见，企业可以优化其客户交互内容，提高服务质量和客户满意度。未来，该框架有望推广至其他领域的文本生成任务，促进更公平和透明的AI应用。

📄 摘要（原文）

Abstractive summarization is a core application in contact centers, where Large Language Models (LLMs) generate millions of summaries of call transcripts daily. Despite their apparent quality, it remains unclear whether LLMs systematically under- or over-attend to specific aspects of the transcript, potentially introducing biases in the generated summary. While prior work has examined social and positional biases, the specific forms of bias pertinent to contact center operations - which we term Operational Bias - have remained unexplored. To address this gap, we introduce BlindSpot, a framework built upon a taxonomy of 15 operational bias dimensions (e.g., disfluency, speaker, topic) for the identification and quantification of these biases. BlindSpot leverages an LLM as a zero-shot classifier to derive categorical distributions for each bias dimension in a pair of transcript and its summary. The bias is then quantified using two metrics: Fidelity Gap (the JS Divergence between distributions) and Coverage (the percentage of source labels omitted). Using BlindSpot, we conducted an empirical study with 2500 real call transcripts and their summaries generated by 20 LLMs of varying scales and families (e.g., GPT, Llama, Claude). Our analysis reveals that biases are systemic and present across all evaluated models, regardless of size or family.