Bias Mitigation or Cultural Commonsense? Evaluating LLMs with a Japanese Dataset

📄 arXiv: 2509.24468v1 📥 PDF

作者: Taisei Yamamoto, Ryoma Kumon, Danushka Bollegala, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-29

备注: Accepted to EMNLP 2025 main

💡 一句话要点

提出SOBACO：评估日语LLM社会偏见与文化常识的统一基准

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

关键词: 大型语言模型 社会偏见 文化常识 日语基准 去偏见方法

📋 核心要点

  1. 现有去偏见方法评估主要依赖通用语言理解任务，忽略了与社会偏见紧密相关的文化常识。
  2. 论文提出SOBACO基准，以统一格式评估日语LLM中的社会偏见和文化常识。
  3. 实验表明，现有去偏见方法会显著降低LLM在文化常识任务上的表现，准确率最高下降75%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）表现出社会偏见，促使各种去偏见方法的发展。然而，去偏见方法可能会降低LLM的能力。以往的研究主要通过测量通用语言理解的任务来评估去偏见的影响，这些任务通常与社会偏见无关。相比之下，文化常识与社会偏见密切相关，因为两者都植根于社会规范和价值观。LLM中去偏见对文化常识的影响尚未得到充分研究。考虑到这一差距，我们提出了SOBACO（社会偏见和文化常识基准），这是一个日语基准，旨在以统一的格式评估LLM中的社会偏见和文化常识。我们评估了SOBACO上的几个LLM，以检验去偏见方法如何影响LLM中的文化常识。我们的结果表明，去偏见方法降低了LLM在文化常识任务上的性能（高达75%的准确率下降）。这些结果突出了开发去偏见方法的重要性，这些方法考虑了与文化常识的权衡，以提高LLM的公平性和效用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有LLM去偏见方法在降低社会偏见的同时，可能损害模型文化常识理解能力的问题。现有评估方法侧重于通用语言理解，无法有效衡量去偏见对文化常识的影响。因此，需要一个专门的基准来评估LLM在社会偏见和文化常识方面的表现，并研究去偏见方法的影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的日语基准数据集SOBACO，该数据集同时包含社会偏见和文化常识的评估任务。通过在SOBACO上评估不同的LLM和去偏见方法，可以量化去偏见对文化常识的影响，从而揭示两者之间的权衡关系。这种设计能够更全面地评估LLM的公平性和实用性。

技术框架：SOBACO基准包含两部分：社会偏见评估任务和文化常识评估任务。研究人员首先收集并标注了包含社会偏见和文化常识的日语文本数据。然后，他们设计了一系列评估指标，用于衡量LLM在两类任务上的表现。最后，他们选择了几种主流的LLM和去偏见方法，并在SOBACO上进行了评估，分析了去偏见方法对文化常识的影响。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了SOBACO基准，这是首个专门用于评估日语LLM社会偏见和文化常识的统一基准。与以往的研究不同，SOBACO能够同时评估LLM在社会偏见和文化常识方面的表现，从而更全面地了解去偏见方法的影响。此外，SOBACO的构建过程考虑了日语的特殊性，使其更适合评估日语LLM。

关键设计：SOBACO基准的关键设计包括：1) 包含多种类型的社会偏见和文化常识；2) 采用统一的评估格式，便于比较不同LLM和去偏见方法；3) 使用高质量的日语文本数据，保证评估的准确性；4) 设计易于理解和使用的评估指标，方便研究人员进行分析。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有的去偏见方法在降低LLM社会偏见的同时，会显著降低其在文化常识任务上的性能，准确率最高下降75%。这一结果强调了在开发去偏见方法时，需要充分考虑与文化常识的权衡，以避免损害LLM的实用性。SOBACO基准为评估这种权衡关系提供了一个有效的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、更实用的日语LLM。SOBACO基准可用于评估和比较不同的LLM和去偏见方法，帮助研究人员选择最适合特定应用场景的模型。此外，该研究还可以促进对LLM社会偏见和文化常识之间关系的理解，为开发更有效的去偏见方法提供指导。未来，SOBACO可以扩展到其他语言，促进全球范围内LLM的公平性和实用性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit social biases, prompting the development of various debiasing methods. However, debiasing methods may degrade the capabilities of LLMs. Previous research has evaluated the impact of bias mitigation primarily through tasks measuring general language understanding, which are often unrelated to social biases. In contrast, cultural commonsense is closely related to social biases, as both are rooted in social norms and values. The impact of bias mitigation on cultural commonsense in LLMs has not been well investigated. Considering this gap, we propose SOBACO (SOcial BiAs and Cultural cOmmonsense benchmark), a Japanese benchmark designed to evaluate social biases and cultural commonsense in LLMs in a unified format. We evaluate several LLMs on SOBACO to examine how debiasing methods affect cultural commonsense in LLMs. Our results reveal that the debiasing methods degrade the performance of the LLMs on the cultural commonsense task (up to 75% accuracy deterioration). These results highlight the importance of developing debiasing methods that consider the trade-off with cultural commonsense to improve fairness and utility of LLMs.