Biased Tales: Cultural and Topic Bias in Generating Children's Stories

📄 arXiv: 2509.07908v1 📥 PDF

作者: Donya Rooein, Vilém Zouhar, Debora Nozza, Dirk Hovy

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

Biased Tales：揭示并分析LLM生成儿童故事中的文化和主题偏见

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

关键词: 大型语言模型 儿童故事生成 社会偏见 文化偏见 性别偏见

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生成儿童故事时可能存在文化和性别偏见，影响儿童的认知和价值观。
  2. Biased Tales数据集旨在分析LLM生成故事中主角属性和故事元素的偏见，揭示潜在的社会文化刻板印象。
  3. 研究发现，故事主角的性别和文化背景显著影响故事内容，例如女性角色更注重外貌，非西方角色更强调传统文化。

📝 摘要（中文）

故事在人类交流中扮演着关键角色，尤其是在塑造儿童的信仰和道德观方面。随着家长们越来越依赖大型语言模型（LLMs）来创作睡前故事，这些叙事中存在的文化和性别刻板印象引起了人们的严重关注。为了解决这个问题，我们提出了Biased Tales，这是一个全面的数据集，旨在分析偏见如何影响LLM生成的故事中主角的属性和故事元素。我们的分析揭示了惊人的差异。当主角被描述为女孩时（与男孩相比），与外貌相关的属性增加了55.26%。与西方儿童的故事相比，以非西方儿童为主角的故事不成比例地强调文化遗产、传统和家庭主题。我们的研究结果强调了社会文化偏见在使创造性人工智能使用更加公平和多样化方面的作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成儿童故事时存在的文化和主题偏见问题。现有的LLM可能无意中强化性别刻板印象或对特定文化群体持有偏见，这对于儿童的价值观塑造产生负面影响。现有方法缺乏对这些偏见的系统性分析和量化。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的数据集（Biased Tales），并对其进行深入分析，来揭示LLM生成故事中的偏见模式。通过比较不同性别和文化背景的主角在故事中的表现，量化偏见程度，从而为后续的偏见缓解工作提供依据。

技术框架：该研究主要依赖于数据集的构建和统计分析。首先，研究人员使用LLM生成大量儿童故事，并控制主角的性别和文化背景等变量。然后，对生成的故事进行标注，提取主角的属性（如外貌、性格）和故事的主题（如家庭、传统）。最后，通过统计分析，比较不同组别之间的差异，量化偏见程度。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了Biased Tales数据集，并利用该数据集对LLM生成故事中的偏见进行了系统性的分析。以往的研究主要关注LLM在文本生成任务中的性能，而忽略了其潜在的社会偏见。该研究首次关注LLM在生成儿童故事时的偏见问题，并提供了一个可用于评估和缓解偏见的数据集。

关键设计：数据集构建的关键设计包括：1) 控制主角的性别（男/女）和文化背景（西方/非西方）；2) 使用多种提示词来引导LLM生成故事；3) 对生成的故事进行多维度的标注，包括主角的属性（如外貌、性格、职业）和故事的主题（如家庭、传统、冒险）。统计分析的关键设计包括：1) 使用t检验等统计方法比较不同组别之间的差异；2) 计算偏见程度的指标，如外貌属性的比例差异。

📊 实验亮点

研究发现，当故事主角为女孩时，故事中与外貌相关的属性描述增加了55.26%。此外，以非西方儿童为主角的故事更倾向于强调文化遗产、传统和家庭主题，这表明LLM在生成故事时存在显著的文化和性别偏见。这些发现为后续的偏见缓解工作提供了重要的依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更具包容性的儿童故事生成系统。通过识别和缓解LLM中的偏见，可以确保儿童接触到的故事能够促进多元文化的理解和尊重，避免性别刻板印象的强化。此外，该研究方法也可推广到其他文本生成任务中，例如新闻报道、广告文案等，以减少潜在的社会偏见。

📄 摘要（原文）

Stories play a pivotal role in human communication, shaping beliefs and morals, particularly in children. As parents increasingly rely on large language models (LLMs) to craft bedtime stories, the presence of cultural and gender stereotypes in these narratives raises significant concerns. To address this issue, we present Biased Tales, a comprehensive dataset designed to analyze how biases influence protagonists' attributes and story elements in LLM-generated stories. Our analysis uncovers striking disparities. When the protagonist is described as a girl (as compared to a boy), appearance-related attributes increase by 55.26%. Stories featuring non-Western children disproportionately emphasize cultural heritage, tradition, and family themes far more than those for Western children. Our findings highlight the role of sociocultural bias in making creative AI use more equitable and diverse.